Cloud Platform Engineer - KI & Simulation

Diese Stelle ist auch mit reduzierter Wochenarbeitszeit und angepasstem Aufgabenbereich möglich.

Wir entwickeln militärische Simulationsumgebungen für Studien und Forschungsprojekte, welche für Analysen und zum KI-Training verwendet werden. Mittels Machine Learning/Deep Learning Ansätzen entwickeln wir KI-Verfahren zur autonomen Planung und Entscheidungsfindung unter unsicheren Bedingungen und in komplexen operationellen, militärischen Situationen.

Wir implementieren und erproben modernste Deep Reinforcement-Learning Ansätze für die Nutzung im militärischen Umfeld, mit denen sich unsere KI-Anwendungen sicher, datensparsam und zuverlässig optimieren lassen. Die wegweisenden Ergebnisse publizieren wir auf internationalen Konferenzen (z.B. Using DeepMind's AlphaStar techniques to support military decision-makers ).

Als Cloud Platform Engineer (d/f/m) bist du verantwortlich für den Aufbau, die Automatisierung und den stabilen Betrieb von cloudbasierten Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen - insbesondere im Kontext von KI-Anwendungen. Du gestaltest maßgeblich die Cloud-Infrastruktur und sorgst mit modernen DevOps- und GitOps-Prinzipien für skalierbare, sichere und hochverfügbare Plattformen. Deine Arbeit trägt direkt zur effizienten und qualitativ hochwertigen Softwarebereitstellung bei. Du arbeitest in unserer jungen und agilen Studienabteilung an interessanten Studien- und Forschungsprojekten der Bundeswehr, NATO, sowie Europäischen Union im Bereich Sicherheit und Verteidigung.

Respekt, Teamwork und Kreativität sind die Schlüsselwerte unserer Abteilung. Als Studienabteilung sind wir auch in Innovationsaktivitäten im Bereich Künstliche Intelligenz oder Quantencomputing involviert., * Betrieb & Management von Kubernetes-Clustern Aufbau, Wartung und Skalierung von Kubernetes-Clustern, z. B. Mit Ubuntu und Microk8s. Sicherstellung von Hochverfügbarkeit, Monitoring, Patch-Management und Cluster-Stabilität.

• CI/CD & GitOps-Pipelines Entwurf, Implementierung und Optimierung automatisierter CI/CD-Pipelines (z. B. mit GitLab) im Rahmen einer GitOps-Strategie. Definition und Pflege von Deploy-Manifesten für Anwendungen und Infrastruktur in Git-Repositories.

• Infrastruktur als Code (IaC) Automatisierung der Umgebungskonfiguration mittels Terraform, Ansible, Helm und weiteren IaC-Tools.

• Monitoring, Logging & Observability Aufbau und Betrieb eines umfassenden Monitoring- und Logging-Systems auf Basis von Prometheus, Grafana und weiteren Tools zur proaktiven Systemüberwachung und Leistungsoptimierung.

• Sicherheit & Compliance (DevSecOps) Integration von Sicherheits- und Compliance-Checks in die CI/CD-Pipeline ("Security-by-Design"). Einführung und Betrieb von Zero Trust-Architekturen, Secret Management (z. B. HashiCorp Vault, Sealed Secrets) sowie Identity and Access Management (IAM) mit Keycloak oder LDAP/OIDC.

• Teststrategie & Automatisierung Entwicklung und Implementierung einer ganzheitlichen Teststrategie inkl. automatisierter Test-Frameworks für Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests.

• Container & Cloud-Native Technologien Erfahrener Umgang mit Docker, Linux-Containern und Cloud-Technologien. Anwendung von Helm und MLOps-Prinzipien zur Unterstützung von KI-Anwendungen in Kubernetes.

• Microservices & Cloud-Architekturen Verständnis moderner Architekturen wie Microservices und cloud-nativer Anwendungen.

• Kollaboration & Teamarbeit Enge Zusammenarbeit mit Entwicklungs-, Security- und Produktteams - national und international. Bereitschaft zu standortübergreifender Zusammenarbeit, ggf. mit Reisetätigkeit für Installationen Air-Gapped Lösungen beim Kunden.

Ergänzend können folgende Aufgaben und Verantwortlichkeiten - bei Erfüllung der Qualifikationen (s. unten) - wahrgenommen werden:

• Koordination in simulationsgestützten Studien- und Forschungsprojekten
• Verantwortung für die Umsetzung von Arbeitspaketen in Zeit, Kosten und Qualität
• Eigenständiger technischer Austausch mit anderen Fachabteilungen und Projektpartnern (Industrie, wissenschaftliche Institute)
• Angebotserstellung für Arbeitspakete (Scope, Zeit, Kosten)

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium (Diplom/Master) der Informatik mit Vertiefung in Künstlicher Intelligenz (KI) und/oder Simulation