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# Dev- ML-Ops- / Cloud- Engineer

- **Company:** LogaRec GmbH
- **Location:** Münster, Germany (Remote available)
- **Experience:** Starter
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Code Review, Nvidia CUDA, Continuous Integration, DevOps, Octopus Deploy, Ansible, Scripting, Autoscaling, Large Language Models, Git, Containerization, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Terraform, Docker
- **Published:** July 19, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5804568178

## About the Role

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)!

## Description

* 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, * 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)


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