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# Platform & MLOps Engineer - KI- und Simulationsplattformen

- **Company:** Tesat-Spacecom GmbH & Co. KG
- **Location:** Immenstaad am Bodensee, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Continuous Integration, Linux, DevOps, Identity and Access Management, Python (Programming Language), Machine Learning, OpenID, Ansible, Prometheus, Shell Script, Software Engineering, Vault (Revision Control System), Data Logging, Okta, Grafana, Gitlab, Gitlab-ci, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, Terraform, Devsecops, Docker
- **Published:** September 9, 2026
- **Apply:** https://ag.wd3.myworkdayjobs.com/wday/cxs/ag/global/job/Immenstaad-am-Bodensee/Cloud-Platform-Engineer---KI---Simulation--d-f-m-_JR10387858-1

## About the Role

* Ausbildung & Erfahrung: Abgeschlossenes Studium (Bachelor/Master) der Informatik, Softwaretechnik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation sowie 2 bis 5 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Platform Engineering, Cloud-Architektur oder DevOps.
 * Container & Kubernetes: Solide Kenntnisse im Kubernetes- und Container-Umfeld (Docker, Helm, K8s-Architektur).
 * Automation & CI/CD: Routinierter Umgang mit Linux-Systemen, Shell-Scripting, CI/CD-Pipelines (z. B. GitLab CI) sowie IaC-Tools (Terraform, Ansible).
 * Programmierung & Security: Gute Kenntnisse in Python sowie vorzugsweise erste Erfahrungen mit MLOps-Frameworks, Secret Management (Vault) und Auth-Diensten (Keycloak, OIDC).
 * Sprachen & Soft Skills: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse, strukturierte Problemlösungskompetenz und Freude am Wissensaustausch im Team.

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## Description

In der Abteilung "Operationelle Analyse und Studien" entwickeln wir modernste militärische Simulationsumgebungen, KI-Verfahren (u. a. Deep Reinforcement Learning) sowie agentic data-fusion und multi-agent solutions für ISR für Bundeswehr, NATO und EU. Um unsere KI-Modelle effizient zu trainieren und zu betreiben, bauen wir hochverfügbare, skalierbare Cloud- und MLOps-Infrastrukturen auf. In dieser Rolle bildest du die zentrale Schnittstelle zwischen Infrastruktur und KI-Entwicklung.

Diese Stelle ist auch mit reduzierter Wochenarbeitszeit und angepasstem Aufgabenbereich möglich., * Plattform- & Clusterbetrieb: Aufbau, Skalierung und stabiler Betrieb von Kubernetes-Clustern (z. B. MicroK8s, Vanilla K8s) im Entwicklungskontext sowie in clientseitigen Air-Gapped-Umgebungen.

 * Infrastruktur-Automatisierung: Konsequenter Einsatz von Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm) und Aufbau automatisierter CI/CD- sowie GitOps-Pipelines (z. B. mit GitLab).
 * MLOps-Integration: Nahtlose Integration von Machine-Learning-Pipelines und KI-Trainingsläufen in die Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung der Data Scientists.
 * Observability & DevSecOps: Einrichtung von zentralem Monitoring und Logging (Prometheus, Grafana, Loki) sowie direkte Integration von Sicherheits- und IAM-Standards (z. B. Keycloak, Vault) in die Pipelines.
 * Agile Kollaboration: Enge Abstimmung und Zusammenarbeit in einem agilen, interdisziplinären Team aus Softwareentwicklern, Data Scientists und externen Partnern.