DevOps / Platform Engineer (Kubernetes / AI Infrastructure)

• Aufbau, Wartung und Weiterentwicklung unserer Cloud-Infrastruktur auf modernen Plattformen (primär Azure)
• Betrieb und Skalierung von Kubernetes-Clustern für produktive Workloads
• Verwaltung containerisierter Services mit Docker, Kubernetes und Helm
• Design und Pflege von Infrastructure-as-Code mit Terraform
• Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions
• Planung und Durchführung automatisierter Releases, Deployments und Rollback-Strategien
• Unterstützung von Kundenumgebungen (Onboarding, Updates und Migrationen in Azure-Tenants)
• Umsetzung von Sicherheitskonzepten, Secrets Management und Zugriffskontrollen
• Verbesserung von Monitoring, Logging und Alerting für vollständige Systemtransparenz
• Betrieb von KI-Infrastrukturkomponenten (z. B. AI-Gateways wie LiteLLM und Model-Serving)
• Enge Zusammenarbeit mit Frontend-, Backend- und AI-Teams zur Optimierung von Deployments und Plattformstabilität
• Kontinuierliche Verbesserung von Performance, Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Automatisierung
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentation (Infrastruktur, Deployments, Prozesse)
• Klare Kommunikation von Infrastrukturentscheidungen gegenüber Teams und Stakeholdern
• Schnelles, pragmatisches Arbeiten bei nicht-kritischen Themen sowie strukturiertes, zuverlässiges Vorgehen bei produktiven Systemen

• Mehrjährige Erfahrung als DevOps-, Platform- oder Cloud-Engineer im Betrieb produktiver Systeme
• Fundierte Erfahrung im Betrieb von Kubernetes-Umgebungen
• Tiefes Verständnis von Linux, Netzwerken sowie Performance und Sicherheit auf Betriebssystemebene
• Starke Cloud-Erfahrung (Azure oder andere große Cloud-Anbieter)
• Erfahrung mit Terraform und Infrastructure as Code
• Erfahrung im Design und Betrieb von CI/CD-Pipelines (z. B. GitHub Actions, Azure DevOps)
• Erfahrung mit Docker, containerisierten Workloads und Microservices
• Gutes Verständnis von Sicherheits-Best Practices, Secrets Management und Compliance-Anforderungen (z. B. DSGVO)
• Erfahrung mit Prometheus, Grafana und zentralisierten Logging-Systemen
• Gute Skriptingkenntnisse (Bash / Python) und sicherer Umgang mit YAML

Nice to have

• Erfahrung mit Migrationen zwischen Cloud-Anbietern
• Erfahrung mit AI/ML-Infrastruktur, GPU-Workloads oder MLOps
• Erfahrung mit AI-Gateways wie LiteLLM oder ähnlichen Routing-Lösungen
• Erfahrung im Betrieb von Enterprise- oder Multi-Tenant-SaaS-Umgebungen
• Erfahrung mit OpenShift

So arbeitest du

• Pragmatismus und Ownership-Mentalität
• Wertschätzung für klare Dokumentation und transparente Kommunikation
• Proaktive Einbringung von Verbesserungen und Architekturideen
• Fähigkeit, technische Entscheidungen verständlich für technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren

• Aufbau und Skalierung moderner KI-Infrastruktur im produktiven Einsatz
• Arbeit mit Kubernetes, Cloud-Native-Plattformen, OpenShift und AI-Workloads
• Eine kollaborative Engineering-Kultur mit viel Eigenverantwortung
• Remote-First und flexible Arbeitszeiten
• Weiterbildung, Zertifizierungen und Mitgestaltung unserer AIOps-Vision
• Virtual Stock Option Plan (VSOP)

neuland.ai ist ein innovatives deutsches Unternehmen mit umfassender KI-Expertise und Digitaltransformation. Basierend auf unserer umfangreichen Erfahrung aus zahlreichen KI-Projekten haben wir den neuland.ai HUB entwickelt - die vertrauenswürdige KI-Plattform "Made in Germany". Mit unseren eigenentwickelten und zum Patent angemeldeten Technologien ist der neuland.ai HUB mehr als eine Plattform: Er ist der sichere Raum für souveräne, kontextgenaue KI-Nutzung in Wirtschaft, Politik und Wissenschaft. Unser Commitment zu Diversität: neuland.ai lebt von unterschiedlichen Perspektiven. Wir bewerten dich nach deinen Fähigkeiten und deiner Leidenschaft - unabhängig von Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion oder Identität. Um unser Team noch vielfältiger aufzustellen, werden Kandidat:innen aus unterrepräsentierten Gruppen bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Trau dich und bewirb dich, auch wenn du (noch) nicht 100 % der Anforderungen erfüllst!