DevOps Engineer (A)

Aufgaben

• Weiterentwicklung, Optimierung und Betrieb produktiver Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen
• Technische Konzeption, Implementierung und Produktionsreife neuer GenAI-Use-Cases
• Unterstützung beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer GenAI-Plattform
• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, skalierbarer GenAI-Lösungen unter Anwendung moderner AI-Technologien
• Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen und Echtzeit-Integrationen
• Umsetzung neuer Anforderungen im Bereich RAG, AI-Patterns und Self-Service-Lösungen
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists und weiteren Stakeholdern
• Überführung von Prototypen in produktive Unternehmenslösungen
• Kontinuierliches Monitoring, Tuning und Optimierung von GenAI-Lösungen hinsichtlich Stabilität, Skalierbarkeit und Performance
• Sicherstellung einer nachhaltigen Betriebs- und Deployment-Strategie mittels DevOps-Methoden

Anforderungen

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Software Engineering, Data Science oder eine vergleichbare Ausbildung
• Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Erfahrung im Prompt Engineering und Context Engineering
• Sehr gute Kenntnisse in LangChain, LangFuse sowie vergleichbaren Frameworks und Technologien
• Fundierte Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure
• Kenntnisse in Azure App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search
• Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, automatisierten Deployments und DevOps-Praktiken
• Erfahrung in der Entwicklung und Integration von APIs für AI-Modelle
• Kenntnisse in LLMOps, LLM-Tracing und Evaluationsverfahren
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrung mit Bash, PowerShell oder vergleichbaren Scripting-Sprachen
• Erfahrung mit Testautomatisierung und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen
• Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil
• Deutsch C2 

Soft Skills

• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
• Hohe Eigenverantwortung sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Kommunikationsstärke und teamorientierte Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern