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# Principal DevOps Engineer

- **Company:** Alexander Thamm GmbH
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Cloudformation, Kubernetes, Information Technology, Terraform
- **Published:** August 21, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5848702920

## About the Role

Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:

 * Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
 * Fließende Deutsch-Kenntnisse, mündlich sowie schriftlich
 * Mindestens 4 Jahre Vollzeit Berufserfahrung, inkl. Aufbau und Wartung von Infrastruktur-/Datenlösungen
 * Du hast Erfahrungen mit Cloud-Diensten wie AWS und/ oder Azure
 * Du hast Erfahrung mit Container-Orchestrierung, bspw. Kubernetes, Helm
 * Infrastructure as Code, z.B. Terraform oder AWS CloudFormation sind für Dich keine Fremdwörter
 * Du kennst Dich mit CI/CD Pipelines aus
 * Die Überwachung und Alarmierung sowie Incident Management gehören für Dich zum Alltag
 * Gute Skripting-Kenntnisse in Python oder Shell
 * Starke Problemlösungskompetenz sowie selbstständiges Arbeiten trotz hoher Teamkompetenzen

## Description

Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:

 * Zusammenarbeit mit Deinen Kunden bei der Implementierung, dem Betrieb und der Optimierung von Daten und ML-Lösungen
 * Verantwortung für das erfolgreiche Deployment und Management von Machine-Learning-Modellen und der zugrundeliegenden Plattform
 * Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Optimierung automatisierter CI/CD-Pipelines unter Berücksichtigung von Qualität, Sicherheit und Skalierbarkeit
 * Bewertung und Einführung moderner Technologien und Best Practices in den Bereichen Automatisierung, Monitoring, Observability und Skalierbarkeit
 * Förderung einer effektiven interdisziplinären Zusammenarbeit sowie Etablierung gemeinsamer Standards und Best Practices zwischen Entwicklung, Data Science und Betrieb


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