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# Kubernetes Platform Engineer

- **Company:** indivHR
- **Location:** München, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Configuration Management, Continuous Integration, Linux, Domain Name System (DNS), Systems Analysis, Lightweight Directory Access Protocols (LDAP), Routing, OAuth, Ansible, TCP/IP, Data Logging, Load Balancing, Software Distribution, Large Language Models, Firewalls (Computer Science), Kubernetes, Infrastructure Automation Frameworks, Docker
- **Published:** October 14, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/de14f5bf6a79d1ce93d7c7b7e68cb426a2

## About the Role

Mehrjährige praktische Erfahrung im Betrieb von Kubernetes-Umgebungen
Gute Kenntnisse der Kubernetes-Komponenten sowie in den Bereichen Networking, Storage und Security
Idealerweise Erfahrung mit RKE2 oder vergleichbaren Enterprise-Kubernetes-Plattformen
Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker
Sicherer Umgang mit Deployment-, Rollout- und Troubleshooting-Prozessen
Sehr gute Linux-Kenntnisse in Administration und Fehleranalyse
Erfahrung mit Infrastruktur-Automatisierung und Configuration Management
Kenntnisse in Ansible und Infrastructure-as-Code-Ansätzen
Erfahrung mit Monitoring, Logging und Systemanalyse
Gutes Verständnis von TCP/IP, DNS, Routing, Load Balancing und Firewalls
Grundkenntnisse moderner Authentifizierungsverfahren wie OAuth2, LDAP oder SSO
Verständnis für Security-Anforderungen in Enterprise-Umgebungen
Eigenständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Projektbezogene Reisebereitschaft
Das bringst Du idealerweise mit
Grundlegendes Verständnis von Large Language Models und ihren Infrastruktur-Anforderungen
Erste Erfahrung mit AI-/ML-Workloads auf Kubernetes
Kenntnisse von Inferenz-Servern oder AI-Plattform-Komponenten
Erfahrung mit GitOps, CI/CD und modernen Deployment-Methoden
Kenntnisse in Observability, Performance-Optimierung und Plattform-Härtung
Erfahrung mit hochverfügbaren oder sicherheitskritischen Enterprise-Umgebungen

## Description

Betrieb, Administration und Weiterentwicklung moderner Kubernetes-Plattformen
Betreuung containerbasierter Services für AI- und klassische Anwendungs-Workloads
Planung und Umsetzung von Deployments, Rollouts und Konfigurationsänderungen
Integration und Betrieb von AI-/ML-Komponenten in Kubernetes-Umgebungen
Analyse und Behebung von Betriebsstörungen
Durchführung von Performance-Optimierungen und Kapazitätsanalysen
Automatisierung von Infrastruktur- und Deployment-Prozessen
Weiterentwicklung von Monitoring-, Logging- und Analyseprozessen
Unterstützung bei der Absicherung und Härtung der Plattform
Erstellung technischer Dokumentationen und Betriebsunterlagen
Zusammenarbeit mit Architektinnen und Architekten, Entwicklerteams und Fachbereichen
Unterstützung bei der Übergabe neuer Lösungen in den stabilen Betrieb