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# Senior Kubernetes Architect

- **Company:** Capgemini Deutschland Holding GmbH
- **Location:** Berlin, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Configuration Management, 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 22, 2026
- **Apply:** https://www.capgemini.com/jobs/426500-de_DE_SAPBTP/x/

## About the Role

* Kubernetes & Container Plattformen

 * Mehrjährige praktische Erfahrung im Betrieb von Kubernetes-Umgebungen (idealerweise RKE2)
 * Gute Kenntnisse von Kubernetes-Komponenten, Networking, Storage und Security
 * Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker
 * Erfahrung mit Deployment-, Rollout- und Troubleshooting-Prozessen in Kubernetes

Linux & Infrastruktur

 * 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

Netzwerk & Security

 * Gutes Verständnis von TCP/IP, DNS, Routing, Load Balancing und Firewalls
 * Grundkenntnisse moderner Authentifizierungsverfahren (OAuth2, LDAP, SSO)
 * Verständnis für Security-Anforderungen in Enterprise-Umgebungen

AI-/ML-Plattformen (von Vorteil, keine Expertenkenntnisse erforderlich)

 * Grundlegendes Verständnis von Large Language Models (LLMs) und deren Infrastruktur-Anforderungen
 * Erste Erfahrungen im Deployment oder Betrieb von AI-/ML-Workloads auf Kubernetes
 * Kenntnisse von Inferenz-Servern oder AI-Plattform-Komponenten sind von Vorteil
 * Interesse an modernen AI-Technologien und deren Betrieb in Enterprise-Umgebungen

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Reisebereitschaft.

## Description

* Betrieb, Administration und Weiterentwicklung einer Kubernetes-basierten Plattform für AI- und Anwendungs-Workloads
 * Deployment, Konfiguration und Wartung von Container-basierten Services
 * Unterstützung bei der Integration und dem Betrieb von AI-/ML-Komponenten
 * Analyse und Behebung von Betriebsstörungen sowie Performance-Optimierung
 * Automatisierung von Infrastruktur- und Deployment-Prozessen
 * Zusammenarbeit mit Architekten, Entwicklern und Fachbereichen