> Markdown version of [/jobs/ext/3812061-senior-cloud-ai-llmops-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3812061-senior-cloud-ai-llmops-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Senior Cloud AI & LLMOps Engineer - **Company:** BCM Solutions GmbH - **Location:** Stuttgart, Germany (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Cloud Computing, DevOps, Enterprise Data Management, Large Language Models, Multi-Cloud, Machine Learning Operations - **Published:** October 18, 2026 - **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/debfeaa0c9d6e2d332efa08ba355354be8 ## About the Role * Ownership: Du übernimmst die Verantwortung für die Betriebsstabilität und strategische Architekturentscheidungen hochverfügbarer KI-Infrastrukturen. * Strategischer Weitblick: Du erkennst Technologietrends frühzeitig und überführst sie in zukunftssichere, stabile Betriebskonzepte. * Wissensmultiplikator: Du liebst es, dein Wissen aktiv an das Team weiterzugeben und komplexe Infrastrukturthemen verständlich zu vermitteln. * Deutsch (sehr gut) und Englisch (fließend) sowie ein abgeschlossenes IT-Studium oder eine ## Description Enterprise AI Operations: Du konzipierst und verantwortest die global skalierbare Betriebsinfrastruktur (Infrastruktur-Design) für geschäftskritische KI-Systeme. * High-End Optimization: Du leitest komplexe Inferenz-Optimierungsprojekte, etablierst fortgeschrittene Quantisierungs-Verfahren und minimierst Systemlatenzen. * Global FinOps Governance: Du setzt unternehmensweite Richtlinien zur Budgetkontrolle und Kosteneffizienz im Bereich rechenintensiver KI-Anwendungen um., * Architektur und Betrieb global skalierbarer Enterprise-Cloud-Infrastrukturen (Multi-Cloud, Hybrid) für geschäftskritische KI-Systeme. * LLMOps auf Enterprise-Ebene: End-to-End Tracing, Continuous Evaluation, Monitoring, automatisierte Test-Pipelines und Governance-Schnittstellen. * Performance- und Inferenz-Tuning von LLMs im Produktivbetrieb (Quantisierung, GPU-Auslastung, Serving-Optimierung via vLLM). Sehr gute Kenntnisse * Etablierung unternehmensweiter AI FinOps Strategien zur kontinuierlichen Kostenkontrolle und -optimierung. * Sicherheits- und Compliance-Standards (Enterprise Security, API-Security, Verschlüsselung) für hochsensible Unternehmensdaten. * Erfahrung in der fachlichen Leitung von DevOps- / Platform-Engineering-Teams und der Definition technischer Standards.