Jobbörse

Cloud Engineer* Data & AI

Veröffentlicht am 22. Juli 2026

Karlsruhe, Baden

DeutschAusbildungFließend Deutsch (C1+)

Speichern legt die Bewerbungsmappe an.

Job Fit

Sehen Sie, wie nah Ihr Profil an dieser Anzeige ist.

Gehalt (Schätzung)

Vollzeit-Referenzwert: etwa 67.000 €/Jahr

Was du bei uns bewegen kannst

Als Cloud Engineer liegt dein Schwerpunkt auf der Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, wobei du GPU-Cluster orchestrierst, Datenplattformen strukturierst und Pipelines für ein effizientes Modell-Training sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen automatisierst.
Datenplattformen konzipierst du, von der Storage-Architektur über Lakehouse-Formate bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten.
Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray setzt du auf, integrierst sie miteinander und stellst sicher, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in Produktion laufen.
Infrastructure-as-Code und GitOps sind für dich der Standard. Bei sensiblen Datenprodukten baust du Sicherheit von Beginn an ein, von Network Policies bis zu den Anforderungen aus der Data Governance.
Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung liegen in deiner Verantwortung.

AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes

Terraform, ArgoCD, Helm, Cilium, Kyverno

Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue

Databricks, Snowflake, dbt, IcebergS3, PostgreSQL, pgvector, MLflow, vLLM, KServe

Du hast fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb und bringst tiefgehende Kenntnisse im Umgang mit einem der großen Cloud-Provider (AWS, Azure, Google Cloud, StackIT) mit.
Infrastructure-as-Code setzt du routiniert ein. Beim Aufbau von Datenplattformen verstehst du, wie Storage-Architekturen für unterschiedliche Workloads ausgelegt werden.
Du bringst Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen mit oder hast Lust, dich in diese Bereiche einzuarbeiten.
Netzwerk-Härtung und Security Best Practices denkst du von Anfang an mit, nicht als nachgelagerten Schritt.
KI-Tools gehören zu deinem Arbeitsalltag: Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung setzt du selbstverständlich ein, etwa beim Aufsetzen von Terraform-Modulen für Data-Pipelines oder beim Optimieren von GPU-Workload-Konfigurationen.
Komplexe technische Zusammenhänge kannst du auch nicht-technischen Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.