AI Platform Engineer (w/m/d)

Job Requisition ID: 5331

Location:

Taufkirchen, DE, 82024 Ulm, DE, 89077

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Company: HENSOLDT Sensors GmbH

Über den Bereich

Der Bereich "Digital Office" sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen "AI Platform Engineer (w/m/d)" an unserem Standort in Taufkirchen oder Ulm.

Wir bauen eine Enterprise AI Plattform, auf der Large Language Models und andere AI-Services produktiv im Unternehmen eingesetzt werden können. Dafür betreiben wir eine GPU-basierte on-premise Infrastruktur auf Kubernetes, über die unsere internen Teams auf skalierbare ML und AI-Services zugreifen können.

Als "AI Platform Engineer (w/m/d)" arbeiten Sie an der technischen Grundlage dieser Plattform - von der Infrastruktur über Model- und LLM-Lifecycle bis hin zu stabilen AI-Services für interne Anwendungen.

Sie arbeiten eng mit dem Team rund um Enterprise AI, als auch Stakeholdern von Portfolio AI zusammen, um strategische AI-Konzepte in skalierbare, produktive Plattformlösungen zu überführen.

Der Fokus der Rolle liegt auf Platform Engineering an der Schnittstelle von DevOps, MLOps und LLMOps: Sie verbinden Build-&-Run (CI/CD, IaC, Kubernetes-Betrieb), Model-Lifecycle (Training/Pipelines, Versionierung, Promotion) und LLM-Lifecycle (Serving, Guardrails, Evaluierung, Monitoring) zu zuverlässigen, skalierbaren und sicher betreibbaren Services.

Ihre Aufgaben

Aufbau und Weiterentwicklung unserer AI Plattform auf Kubernetes

Deployment und Betrieb von Large Language Models (LLMs) auf GPU-Servern

Aufbau und Betrieb performanter Model-Serving und Inference-Services

Etablierung von MLOps-Standards und Betrieb und Weiterentwicklung der on-prem MLOps-Plattform (u.A. ClearML, OpenShift)

Aufbau von LLMOps-Workflows für produktive GenAI-Services (Serving/Runtime-Konfiguration, Guardrails & Policies, Evaluierung/Regressionstests, Kosten- & Qualitäts-Monitoring)

Containerisierung und Deployment von AI-Services mit Docker und Kubernetes

Skalierung und Optimierung von GPU- und CPU-Workloads

Entwicklung stabiler AI-APIs und Services für interne Anwendungen

Aufbau von Monitoring, Logging und Observability für AI-Systeme

Automatisierung von Infrastruktur-, Plattform- und Model-Releases (CI/CD, GitOps, Infrastructure-as-Code) inkl. sicherer Rollouts, Rollbacks und Standardisierung von Deployments

Analyse und Optimierung von Performance, Skalierung und Stabilität

Ihr Profil

Abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation

Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Cloud-, Plattform- oder Infrastruktur-Systemen

Gute Kenntnisse in Kubernetes und Container-Technologien

Erfahrung mit Microservices, APIs und verteilten Systemen

Erfahrung in MLOps/LLMOps (Model-/Prompt-Lifecycle, Serving, Evaluierung, Monitoring) sowie an produktiven AI-Systemen

Erfahrung mit DevOps-Praktiken wie CI/CD, GitOps, Infrastructure-as-Code und Betriebs-/Release-Prozessen von Vorteil

Erfahrung mit GPU-Workloads oder High-Performance-Systemen von Vorteil

Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Freude daran, komplexe Systeme zu betreiben und zu verbessern

Kommunikations- und Moderationsstärke im Austausch mit Fachbereichen und IT

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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In case you have any further questions, please do not hesitate to contact our Recruiting Team: jobs@hensoldt.net

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HENSOLDT is committed to diversity and an inclusive corporate culture. We therefore welcome all applications - regardless of origin, age, gender, disability, identity or ideology.

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Job Segment: Engineer, Engineering