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# DevOps Engineer für den Bereich Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence)

- **Company:** ROHDE & SCHWARZ GmbH & Co. KG
- **Location:** Teisnach, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Cloud Computing, Information Systems, DevOps, Python (Programming Language), Software Architecture, Prometheus, Web Applications, Large Language Models, Grafana, Containerization, Kubernetes, Information Technology
- **Published:** September 9, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=8f6a75d8c65ac453

## About the Role

* Abgeschlossenes Masterstudium bzw. Diplom im Bereich der Informatik, KI oder vergleichbar
 * Mehrjährige Berufserfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Web-Anwendungen, sowie Containerisierung und Cloud-Technologien wie Kubernetes
 * Fundierte Kenntnisse in der Programmiersprache Python
 * Erfahrung in der Erstellung von Software-Architekturen
 * Gutes Verständnis für das Umfeld KI und der Topologie von RAG-LLMs und anderen zugehörigen Technologien wie Data Pipelines
 * Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu analysieren und kreative Lösungen zu entwickeln
 * Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und eine proaktive Arbeitsweise
 * Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

## Description

* Verantwortung für die Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb von unternehmensweiten KI-Services bei Rohde & Schwarz (bspw. Large Language Models (LLMs)) in On-Premise- sowie Off-Premise-Umgebungen
 * Erstellung und Weiterentwicklung technischer Architekturen für KI-Anwendungen und -Infrastrukturen mit besonderem Fokus auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Integration in die bestehende IT-Landschaft
 * Überwachung und Analyse der Systemlandschaft mithilfe moderner Monitoring-Tools wie Prometheus und Grafana, insbesondere im Kubernetes-Umfeld mit Fokus auf Performanceoptimierung und frühzeitige Problemidentifikation
 * Konzeption, Umsetzung und operative Betreuung konkreter AI Use-Cases in enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen von der Anforderungsanalyse bis zur produktiven Implementierung
 * Entwicklung und Pflege von robusten Data Pipelines auf Basis von Dagster in Kubernetes zur effizienten und automatisierten Verarbeitung großer Datenmengen
 * Anwendung moderner GitOps-Workflows zur automatisierten Verwaltung der K8s-Infrastruktur


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