Dev- ML-Ops- / Cloud- Engineer (m/w/d)

Wir von LogaRec begleiten dich auf dem Weg zu deiner neuen Herausforderung! Seit unserer Gründung sind wir darauf spezialisiert für jeden unserer Kandidaten (also auch für dich 😊) den richtigen Arbeitgeber zu finden und dir die bestmöglichen Karrieremöglichkeiten, wie auch spannende Projekte zu eröffnen.

Wir begleiten dich vom ersten Gespräch, über die Vorbereitung auf dein Interview bei unserem Kunden, wie auch bei der Gehaltsverhandlung und der Annahme deines Arbeitsvertrages.

Aufgaben

• Du gestaltest aktiv digitale Lösungen für Cloud-, KI- und ERP-Systeme mit und treibst deren effizienten Einsatz und Betrieb voran
• Du modernisierst und optimierst kontinuierlich die Cloud-Infrastruktur mit Fokus auf Skalierbarkeit, Stabilität und Kosteneffizienz
• Du setzt Infrastructure as Code um; unter Einsatz von Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD sowie Argo CD / Argo Workflows und stellst damit schnelle, reproduzierbare und skalierbare Infrastrukturen (inkl. GPU- und LLM-Stacks) bereit
• Du agierst geschäftsübergreifend als kompetenter Unterstützer und Lösungspartner für Fachbereiche
• Du teilst Dein Know-how aktiv im Team, förderst den Austausch von Best Practices und unterstützt den Aufbau einer starken DevOps-/MLOps-Kultur

Qualifikation

• Fundierte Erfahrung mit Kubernetes (Cluster-Management, Deployment-Strategien, Ressourcen-Optimierung)
• Praktische Kenntnisse in Argo CD / Argo Workflows für CI/CD-Pipelines und GitOps
• Sichere Handhabung von Git-Repos (Branching-Strategien, Code-Review-Prozesse, Integration in CI/CD)
• Erfahrung mit GPU-Treibern und Aufbau eines skalierbaren LLM-Stacks (z. B. NVIDIA-Stack, CUDA, Containerisierung von Modellen)
• Infrastructure as Code (Terraform, Ansible o. Ä.) zur automatisierten und reproduzierbaren Bereitstellung
• Scripting-Kompetenz mit Argo CI/CD für automatisierte, skalierbare Infrastruktur-Prozesse
• Know-how zur skalierbaren LLM-Infrastruktur (Ressourcen-Management, Auto-Scaling, Kosten-Optimierung)

Benefits

• Hybrides oder Remote- Arbeiten wie auch flexible Arbeitszeiten
• Arbeits- & Gestaltungsspielraum wie es sich für die Entwicklung gehört
• Partizipation am Unternehmens-/ Projekterfolgen
• moderner Arbeitsplatz mit viel Gestaltungs- und Weiterentwicklungsmöglichkeiten

Wenn du 1–2 Jahre Betrieb und Betreuung von LLM-Infrastrukturen (Produktionsbetrieb, Monitoring, Scaling) mitbringst ist es von großem Vorteil!

Mindestens 3 Jahre DevOps + MLOps oder alternativ mindestens 5 Jahre reines DevOps-Know-how mit dem Wunsch tiefer in MLOps und LLM einzutauchen.

Starke Fokussierung auf schnelle und skalierbare Bereitstellung von Infrastruktur (nicht „wo“, sondern „wie“ effizient und skalierbar)!