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# Cloud Engineer* Data AI (Vollzeit/Teilzeit)

- **Company:** inovex GmbH
- **Location:** Pforzheim, Germany
- **Salary:** €65,500.0 - €83,500.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Microsoft Azure, Cloud Computing, Cloud Engineering, Data Governance, Python (Programming Language), PostgreSQL, Prometheus, Data Streaming, Google Cloud, Snowflake, Grafana, Apache Spark, Kubernetes, Information Technology, Apache Kafka, Operational Systems, Machine Learning Operations, Terraform, Databricks
- **Published:** August 9, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/deutschland-cloud-engineer-data-ai-vollzeit-teilzeit-157008251

## About the Role

Ob du ein Studium oder eine Ausbildung im IT-Bereich abgeschlossen hast, ist für uns nebensächlich. Für uns zählen deine fachlichen Skills und deine Persönlichkeit:

 * Du hast fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb und bringst tiefgehende Kenntnisse im Umgang mit einem der großen Cloud-Provider (AWS, Azure, Google Cloud, StackIT) mit.
 * Infrastructure-as-Code setzt du routiniert ein. Beim Aufbau von Datenplattformen verstehst du, wie Storage-Architekturen für unterschiedliche Workloads ausgelegt werden.
 * Du bringst Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen mit oder hast Lust, dich in diese Bereiche einzuarbeiten.
 * Netzwerk-Härtung und Security Best Practices denkst du von Anfang an mit, nicht als nachgelagerten Schritt.
 * KI-Tools gehören zu deinem Arbeitsalltag: Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung setzt du selbstverständlich ein, etwa beim Aufsetzen von Terraform-Modulen für Data-Pipelines oder beim Optimieren von GPU-Workload-Konfigurationen.
 * Komplexe technische Zusammenhänge kannst du auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen vermitteln. Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.

## Description

* Als Cloud Engineer liegt dein Schwerpunkt auf der Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, wobei du GPU-Cluster orchestrierst, Datenplattformen strukturierst und Pipelines für ein effizientes Modell-Training sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen automatisierst.
 * Datenplattformen konzipierst du, von der Storage-Architektur über Lakehouse-Formate bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten.
 * Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray setzt du auf, integrierst sie miteinander und stellst sicher, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in Produktion laufen.
 * Infrastructure-as-Code und GitOps sind für dich der Standard. Bei sensiblen Datenprodukten baust du Sicherheit von Beginn an ein, von Network Policies bis zu den Anforderungen aus der Data Governance.
 * Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung liegen in deiner Verantwortung.

In unseren Projekten verwenden wir häufig die folgenden Technologien:

 * AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes
 * Terraform, ArgoCD, Helm, Cilium, Kyverno
 * Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue
 * Databricks, Snowflake, dbt, Iceberg
 * S3, PostgreSQL, pgvector, MLflow, vLLM, KServe
 * Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
 * Python, Go

Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als Expert:in im Bereich Engineering hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen., * Vergünstigungen:

 * Hardwareleasing
 * Sportförderung (u.a. EGYM Wellpass)
 * Betriebliche Altersvorsorge
 * JobRad
 * Auto-Leasing
 * Deutschlandticket
 * Flexibilität:
 * Mobile Work
 * Freie Wahl von Hardware & Betriebssystem
 * Teilzeit
 * Workation & Auszeit
 * Persönliche Entwicklung:
 * Internes Coaching & Wissenstransfer
 * Weiterbildungsbudget
 * Meetups & Community Events
 * Familienfreundlichkeit:
 * Kita-Zuschuss
 * Zusätzliche Kind-Krank-Fehlzeit
 * Pro Elternzeit
 * Werte & Kultur:
 * Mitarbeit an strategischen Themen
 * Mentoring
 * Großer Entscheidungsspielraum
 * Wertschätzende Feedback-Kultur
 * Offener Umgang mit Fehlern
 * Abwechslungsreiche Projekte:
 * Technologievielfalt & Ingenieurskultur
 * Branchenvielfalt
 * Agiles Arbeiten


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