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# Senior Cloud AI & LLMOps Engineer

- **Company:** BCM Solutions GmbH
- **Location:** Stuttgart, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €65,000.0 - €86,500.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Cloud Computing, Data Security, DevOps, Enterprise Data Management, Large Language Models, Multi-Cloud, Machine Learning Operations
- **Published:** August 5, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/stuttgart-senior-cloud-ai-llmops-engineer-156877071

## About the Role

* Deutsch (sehr gut) und Englisch (fließend) sowie ein abgeschlossenes IT-Studium oder eine vergleichbare Qualifikation.

## Description

* Full-timeEmployment type: Full-time
 * €65,000 - €86,500 (XING estimate)
 * Hybrid, Enterprise AI Operations: Du konzipierst und verantwortest die global skalierbare Betriebsinfrastruktur (Infrastruktur-Design) für geschäftskritische KI-Systeme.

️ High-End Optimization: Du leitest komplexe Inferenz-Optimierungsprojekte, etablierst fortgeschrittene Quantisierungs-Verfahren und minimierst Systemlatenzen.

️ Global FinOps Governance: Du setzt unternehmensweite Richtlinien zur Budgetkontrolle und Kosteneffizienz im Bereich rechenintensiver KI-Anwendungen um.

️ Security & Observability: Du stellst durch lückenloses Monitoring und Tracing sicher, dass alle Systeme den höchsten Standards für Datensicherheit und Compliance entsprechen.

Mentoring & Teamlead: Du leitest das LLMOps-Team fachlich an, treibst die technische Standardisierung voran und berätst die Kunden-Architekten auf Augenhöhe.

Zukunftsfähigkeit: Du evaluierst wegweisende Cloud-Trends (z. B. Serverless LLM Serving) und machst unsere Betriebsinfrastrukturen fit für die nächste Generation., * Architektur und Betrieb global skalierbarer Enterprise-Cloud-Infrastrukturen (Multi-Cloud, Hybrid) für geschäftskritische KI-Systeme.

 * LLMOps auf Enterprise-Ebene: End-to-End Tracing, Continuous Evaluation, Monitoring, automatisierte Test-Pipelines und Governance-Schnittstellen.
 * Performance- und Inferenz-Tuning von LLMs im Produktivbetrieb (Quantisierung, GPU-Auslastung, Serving-Optimierung via vLLM)., * Etablierung unternehmensweiter AI FinOps Strategien zur kontinuierlichen Kostenkontrolle und -optimierung.
 * Sicherheits- und Compliance-Standards (Enterprise Security, API-Security, Verschlüsselung) für hochsensible Unternehmensdaten.
 * Erfahrung in der fachlichen Leitung von DevOps- / Platform-Engineering-Teams und der Definition technischer Standards.


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