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# LLMOps Engineer für CI / CD & Inference Services

- **Company:** Finanz Informatik GmbH & Co. KG
- **Location:** Hannover, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €70,990
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Kubernetes, Information Technology
- **Published:** November 13, 2026
- **Apply:** https://www.f-i.de/karriere/offene-stellen/muenster/llmops-engineer-fuer-ci-cd-inference-services-m-w-d

## About the Role

* Abgeschlossenes Informatikstudium oder eine vergleichbare Ausbildung
 * Mindestens 6 Jahre stellenbezogene Berufserfahrung
 * Umfangreiche Erfahrung im Betrieb verteilter Systeme und idealerweise praktische Kenntnisse mit Redis oder vergleichbaren In-Memory-/NoSQL-Technologien
 * Gute Kenntnisse rund um Hochverfügbarkeit, Skalierung, Performance-Optimierung, Monitoring und Troubleshooting von Redis sind von Vorteil
 * Erfahrung in der Automatisierung von CI/CD-Pipelines (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI o. Ä.) sowie Begeisterung für moderne Plattformtechnologien und die Bereitschaft, sich sowohl mit dem technischen Betrieb als auch mit deren sinnvoller Nutzung durch Anwendungsentwickler auseinanderzusetzen
 * Teamgeist, Eigeninitiative sowie analytisches Denken und eigenverantwortliches Handeln
 * Bereitschaft für Nacht- und Wochenendeinsätze sowie Teilnahme an der Rufbereitschaft

## Description

* Verantwortung für die Automatisierung des Build-, Test- und Deployment-Prozess für unsere Container-Anwendungen mit Jenkins, GitHub Actions oder GitLab CI und kontinuierliche Integration neuer Use Cases kontinuierlich in unsere Plattform-Pipelines
 * Orchestrierung von Containeranwendungen mit Helm und ArgoCD in Kubernetes-Clustern und Sicherstellung von sicheren, reproduzierbare Deployments
 * Betrieb und Administration unserer zentralen Redis-Plattformservices und Verantwortung für deren hochverfügbaren, sicheren und performanten Betrieb
 * Beratung unserer internen Kunden und Entwicklungsteams beim Einsatz von Redis und Unterstützung bei Architektur- und Designentscheidungen - beispielsweise bei Caching, Streams, Queues, Pub/Sub und der Auswahl geeigneter Datenstrukturen
 * Bereitstellung und Betrieb von KI- und Plattformservices und Einbringung bei Architekturentscheidungen und der Weiterentwicklung unserer Plattform
 * Enger Austausch mit Herstellern und Technologiepartnern für die zukunftsorientierte Weiterentwicklung unserer Plattformarchitektur
 * Bereitstellung von unimodalen (z.B. LLM, OCR, SST/TTS) und multimodalen KI-Modellen mittels Nvidia Triton, NIM oder Alternativen wie Huggingface TGI, TEI oder vLLM