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# IT System Specialist - AI Platform & MLOps Engineer

- **Company:** ThyssenKrupp AG
- **Location:** Bremen, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Information Systems, Continuous Integration, Integrated Development Environments, Tensorflow, Management of Software Versions, Model-Driven Development, Cloud Platform System, AI Platforms, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, VLLM
- **Published:** November 12, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/stadt-bremen/standard?id=260541599

## About the Role

IT
Cloud
Berufserfahrung
Informatik
Fehler-Ursachen-Analyse
TensorFlow
Entwicklungsumgebungen
Continuous Integration
Dokumentation
KI-Plattformen
Sicherheit
Planung
Verantwortungsvolle Arbeitsweise
Freundliches Auftreten
Flexibilität
Einsatzbereitschaft, Abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science, KIEngineering oder eines vergleichbaren Studiengangs
Mehrjährige Berufserfahrung im Betrieb von MLOpsPlattformen im Unternehmensumfeld; praktische Erfahrung mit CI/CDTools (GitLabCI, ArgoCD) und dem Aufbau von automatisierten ModelPipelines sowie Erfahrung mit Modellregistrierung und Monitoring von ModelPerformance in Produktionsumgebungen
Tiefes Verständnis von großen Sprachmodellen, gängigen OpenSourceLLMs und KI-Plattformen (Cohere, VLLM) sowie sicherer Umgang mit ContainerRegistries (Harbor, DockerRegistry) und grundlegende Kenntnisse in der ImageSignierung und in der Zugriffskontrolle
Zertifikate wie CKA, CKS oder TensorFlow Developer Certificate sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich
Analytisches, strukturiertes und konzeptionelles Denken; ausgeprägte Kommunikations und Schnittstellenkompetenz, serviceorientiertes Handeln mit hoher kunden und lösungsorientierter Einsatzbereitschaft und einer hohen Lern und Weiterbildungsbereitschaft

## Description

Verantwortung für das gesamte MLOpsÖkosystem auf der On-Premise-Cloud Plattform sowie Nutzung moderner CI/CD und MLOpsPraktiken (GitLabCI, KubeFlow, MLFlow) für das automatisierte Deployment, den stabilen Betrieb und die horizontale Skalierung von AI und MLAnwendungen
Gemeinsam mit den Stakeholdern eine konsistente ModelGovernanceStrategie definieren (Versionierung, Auditing, Zugriff, Lizenz und Risikomanagement) und etablierte Standards für KI und Modellentwicklung einführen
Mitwirkung bei der Planung und dem Scheduling von GPURessourcen, um eine effiziente Auslastung bei Trainings und Inferenzjobs zu erreichen; kurzzeitige Mitwirkung an Architektur und Prozessverbesserungen für AI/MLAnwendungen
Eigenständige Evaluation neuer KITechnologien (Frameworks, LLMModelle, ExplainabilityTools), Erstellung von Prototypen und Vorantreiben der sicheren, ethischen und datenschutzkonformen Integration dieser in die Plattform
1st und 2ndLevelSupport für Incidents, schnelle Fehlersuche, Ursachenanalyse und Dokumentation von Lösungen