AIOps Engineer*

Accso - Accelerated Solutions GmbH

München, Germany

2 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Working hours

Regular working hours

Languages

German

Remote

München, Germany

API

Artificial Intelligence

Amazon Web Services (AWS)

Automation of Tests

Azure

Continuous Integration

DevOps

Identity and Access Management

Role-Based Access Control

Software Engineering

Software Systems

Management of Software Versions

Data Logging

Google Cloud Platform

Cloud Platform System

Large Language Models

Kubernetes

Information Technology

Machine Learning Operations

Docker

Du arbeitest in Beratungs- und Softwareentwicklungsprojekten bei Kunden wie AXA, BMW, der Deutschen Bahn und ZDF
Du konzipierst, entwickelst und implementierst Softwarelösungen, in dem du AI-Methoden und Tools im gesamten Softwareentwicklungsprozess anwendest (z.B. LLMs, agentische Frameworks, Codegenerierung und Testautomatisierung)
Du betreibst produktionsreife LLMOps Pipelines, inklusive Kontext Engineering, Tool-Nutzung und Logging
Du verantwortest Betriebsmodelle für LLM-/Agentic-Workloads: Umgebungen, Kostensteuerung, sowie Incident- & Problem-Management
Du konzipierst und betreibst LLMOps-Workflows von der Entwicklungs- bis zur Produktionsumgebung (Versionierung, Change/Release-Prozesse)
Du etablierst Observability für LLM-Systeme: Tracing, Metriken, Kosten und betreust RAG-/Retrieval-Infrastrukturen im Betrieb (z. B. Vector Stores)
Du setzt Security & Compliance in GenAI-Lösungen um und bewertest neue Use Cases im Bereich Agentic AI und definierst Standards für den stabilen Betrieb
Beispielprojekte findest du unter Success-Stories

Du hast einen Hochschulabschluss in Informatik oder in einer vergleichbaren Disziplin erfolgreich abgeschlossen
Du bringst Erfahrung in Operations/DevOps mit (Betrieb produktiver Systeme, Automatisierung, Monitoring)
Du verstehst die technischen Bausteine von LLM-/Agentic Systemen (z.B. Model APIs, Prompting, RAG) sowie relevante AI-/ML-Konzepte (z. B. Similarity Search, Ranking, Drift) - mit Fokus auf Betrieb, Risikobewertung und Qualitätssicherung
Du kennst dich mit Cloud-Plattformen aus (AWS, Azure oder GCP) inkl. IAM/RBAC, Managed Services und Kostensteuerung
Du bringst fundierte Kenntnisse in Container-Orchestrierung (Docker, Kubernetes), CI/CD (z. B. Azure DevOps) sowie Observability-Stacks (Logging, Metrics, Tracing) mit und kannst SLOs definieren sowie Incidents strukturiert abarbeiten
Du sprichst fließend Deutsch (mindestens C1 Level)

Wertschätzung & Zusammenarbeit auf Augenhöhe
12 Weiterbildungstage pro Jahr
Fachlicher Austausch & Wissenstransfer: 14 interne Communities & Netzwerke (z. B. ML, Green IT, Architektur, IoT)
Familienfreundliche Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten mit Homeoffice-Anteil
Jobrad, Workation, Sabbatical, Kinderbetreuungszuschuss, Gesundheitsprogramme und vieles mehr