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# Consultant AI Cloud & DevOps Engineer

- **Company:** SThree GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €90,000.0 - €110,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Bash Shell, Cloud Computing, Cloud Engineering, Cyber Security, Continuous Integration, DevOps, Identity and Access Management, Python (Programming Language), Google Cloud, Cloud Platform System, Containerization, Kubernetes, Terraform, Docker, Golang
- **Published:** August 30, 2026
- **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5859075296

## About the Role

* Mehrjährige Berufserfahrung im Cloud Engineering, DevOps oder vergleichbaren Infrastruktur-Rollen
 * Fundierte Kenntnisse in mindestens einer führenden Cloud-Plattform (AWS, Azure oder GCP)
 * Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform, Helm, ArgoCD oder vergleichbaren Technologien
 * Sehr gute Kenntnisse in CI/CD, Containerisierung und Automatisierung
 * Praktische Erfahrung mit Docker und Kubernetes
 * Erfahrung in der Integration und dem Betrieb von KI-Workloads
 * Sicherer Umgang mit Python, Bash, Go oder vergleichbaren Programmiersprachen
 * Kenntnisse in IT-Security, Identity & Access Management sowie Monitoring-Lösungen
 * Idealerweise Zertifizierungen im Cloud- oder DevOps-Umfeld
 * Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ML-Ops-Umgebungen
 * Analytische, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
 * Hoher Qualitätsanspruch, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein
 * Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

* Konzeption und Implementierung skalierbarer Cloud-Infrastrukturen für KI-Workloads
 * Automatisierung von Infrastruktur- und Deployment-Prozessen mittels Infrastructure as Code
 * Entwicklung, Betrieb und Optimierung von CI/CD-Pipelines für KI-Anwendungen
 * Integration von KI-Komponenten in bestehende IT-Landschaften
 * Implementierung von Sicherheits- und Monitoring-Konzepten für KI-Systeme
 * Aufbau, Betreuung und Optimierung moderner ML-Ops-Umgebungen
 * Automatisierung von KI-Lifecycle-Prozessen
 * Unterstützung und Weiterentwicklung von Teammitgliedern durch Wissensaustausch und Mentoring
 * Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit in Kundenprojekten
 * Kontinuierliche Verbesserung bestehender Prozesse und Plattformen


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