Cloud Engineer

Als Cloud Engineer mit Schwerpunkt auf Google Cloud spielen Sie eine zentrale Rolle bei der Konzeption, Bereitstellung und Verwaltung skalierbarer Cloud-Lösungen und Machine-Learning-Modelle. Sie sind verantwortlich für den Aufbau robuster Cloud-Infrastrukturen, die Optimierung von Large Language Models (LLMs) sowie die Steuerung des gesamten Lebenszyklus von Anwendungen - von der Idee bis zur produktiven Umsetzung.

Ihre Aufgaben umfassen zudem moderne DevOps-Praktiken wie Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) von cloudbasierten Anwendungen und Diensten, um Skalierbarkeit und Verlässlichkeit sicherzustellen. Dabei arbeiten Sie eng mit Data Scientists, KI-Forschern und Entwicklerteams zusammen, um neueste Technologien in ganzheitliche Cloud-Strategien zu integrieren. Darüber hinaus sorgen Sie für die Sicherheit und Compliance von Cloud-Deployments, verwalten Kubernetes-Cluster und implementieren skalierbare SaaS-Anwendungen im Einklang mit technischen und geschäftlichen Anforderungen.

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Wartung skalierbarer und effizienter Cloud-Lösungen mit Google Cloud Platform (GCP), insbesondere für KI-, Machine-Learning- und SaaS-Anwendungen
• Aufbau von Kubernetes-Cluster in der Cloud und auf On-Prem Linux Servern
• Betreuung des gesamten Lebenszyklus von LLM-Trainings und Fine-Tuning mit Vertex AI und benutzerdefinierten Trainingspipelines (inkl. Datenaufbereitung, Training, Hyperparameter-Optimierung, Deployment)
• Performance-Optimierung und Kostenreduktion beim Einsatz von LLMs in produktiven Umgebungen
• Aufbau, Pflege und Absicherung robuster GKE-Cluster für containerisierte Anwendungen
• Architektur und Rollout skalierbarer SaaS-Anwendungen auf GCP
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, KI-Forschern und Entwickler:innen zur Integration von Funktionalitäten in übergeordnete Systeme
• Anwendungsauslieferung und Deployment für Kund:innen
• Implementierung und Überwachung von Sicherheitsmaßnahmen für cloudbasierte Systeme und Daten gemäß Richtlinien und gesetzlichen Anforderungen
• Automatisierung von Infrastrukturverwaltung mit Infrastructure-as-Code (IaC)-Ansätzen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Cloud Engineer
• Davon mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Google Cloud
• Nice-to-have: Zertifizierung als Associate oder Professional auf Google Cloud
• Fundierte Kenntnisse in GCP-Diensten wie Compute Engine, App Engine, GKE, Cloud Storage, BigQuery und insbesondere Vertex AI
• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Kubernetes und Linux-Systemen
• Erfahrung mit Terraform
• Kenntnisse über weitere Cloud-Anbieter wie AWS oder Azure sind von Vorteil
• Erfahrung im Deployment und Management von ML-Modellen und Pipelines auf Vertex AI (AutoML und benutzerdefinierte Trainingsumgebungen). Erfahrung im Aufbau kontinuierlicher Trainingspipelines (CT) für LLMs.
• Praktische Erfahrung mit DevOps- und MLOps-Methoden, inklusive CI/CD-Tools und Entwicklungsprozessen
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit zur Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams sowie zur Darstellung technischer Themen gegenüber nicht-technischen Stakeholdern
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, * Haben Sie Erfahrung in der Fine-Tuning und Optimierung von LLMs in der Cloud?
• Haben Sie Erfahrung in der Definition CI/CD Pipeline für das Fine-Tuning von LLMs?
• Haben Sie eine Zertifizierung als Associate oder Professional auf Google Cloud?
• Wie viele Jahre Erfahrung haben Sie mit der Google Cloud Plattform (GCP)?

Ausbildung:

• Bachelor (Erforderlich)

Berufserfahrung:

• Python: 2 Jahre (Erforderlich)
• SaaS-Anwendungen mithilfe von Kubernetes: 1 Jahr (Erforderlich)
• Kubernetes: 2 Jahre (Erforderlich)
• Linux: 4 Jahre (Erforderlich)
• Cloud Engineer: 1 Jahr (Erforderlich)

• Flexibles Arbeitszeitmodell (Gleitzeit mit Kernarbeitszeiten, Remote möglich)
• Abwechslungsreiche Aufgaben mit hoher Eigenverantwortung
• Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Individuelle Entwicklungspfade
• Aufstiegsmöglichkeiten
• Gemeinsame Teamevents
• Technisch hervorragend ausgestatteter Arbeitsplatz

Eintrittstermin: 01.01.2026

Arbeitsort: Remote

Arbeitszeit:

• Wochentags
• 8 Stunden pro Tag
• Flexible Arbeitszeit mit Kernarbeitszeiten

Art der Stelle: Vollzeit, * Flexible Arbeitszeiten

• Gleitzeit
• Homeoffice-Möglichkeit

Die IdoubleS Cybersecurity GmbH ist ein Beratungs- und Lösungsanbieter im Bereich Cybersicherheit für die deutsche Regierung, die Verteidigungsindustrie sowie den Finanzdienstleistungssektor (FSI). IdoubleS ist auf innovative Softwareentwicklung und KI-Engineering für Cybersicherheitsprodukte spezialisiert. Wir entwickeln zukunftsweisende Technologien, die die digitale Sicherheits- und Innovationslandschaft neu definieren. Unser Team aus erfahrenen Software- Entwicklern und AI-Experten arbeitet eng zusammen, um fortschrittliche Lösungen zu konzipieren und umzusetzen, die den komplexen Herausforderungen der heutigen digitalen Welt gerecht werden. Bei IdoubleS legen wir großen Wert auf eine Unternehmenskultur, die von Exzellenz, Kreativität und kontinuierlichem Lernen sowie von sozialen Werte wie Respekt, Toleranz und Transparenz geprägt ist. Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie mit uns die Zukunft der Cybersicherheit und Technologientwicklung.