Lead IT Expert Data Science & DevOps (m/w/d)

​Der Bereich PoD1 Applications (App) unterstützt unseren Kunden und seine Geschäftsprozesse mit passgenauen Lösungen, die sich am digitalen Wandel und der Mobilisierung der Arbeitswelt orientieren. Wir stellen vollumfänglich alle Leistungen / Services eines zukunftsfähigen Application Management zur Verfügung, was sowohl die Applikationsentwicklung als auch den Applikationsbetrieb umfasst. Wir entwickeln Applikationen auf Basis standardisierter Enterpriselösungen für mehrere Tausend Nutzer, welche nach Kundenanforderung von uns individuell modifiziert und angepasst werden (Commercial of the Shelf / Modified of the Shelf). Hierzu gehören insbesondere Internetauftritte, Portale, Wikis, Formular- und Lernmanagementsysteme und weitere Business-Applikationen auf Basis von Webtechnologien. Im Bereich datenzentrierter Projekte decken wir das gesamte Spektrum von der Verprobung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse aus den Forschungsfeldern KI und Data Science, bis hin zur Umsetzung moderner, datengetriebener Systeme ab. Dies umfasst auch die Themen Data Science, KI & Machine Learning. Des Weiteren beschaffen und warten wir ergänzend zu den Entwicklungsleistungen auch im Kundenauftrag am Markt verfügbare Commercial of the Shelf Applikationen, sofern diese die Requirements / Business Need des Kunden erfüllen. Wir betreiben und verantworten Applikationen End-to-End im Internet, Intranet und Extranet.

Deine Aufgaben:

• Weiterentwicklung eines Cloud-nativen Plattformservices zur Nutzbarmachung von generativer KI, insbesondere der zugehörigen Funktionalitäten bis zu Agentic AI
• Produktivierung und Automatisierung von komplexen ML- und KI-Modellen (bis hin zu LLMs und RAG-Systemen) sowie deren Qualitätskontrolle über den gesamten Data Mining- und MLOps-Lifecycle samt Verifikation und Validierung von Modellen und Daten samt Guarding-Methoden
• Iterative Realisierung und Sicherstellung der Ende-zu-Ende-Betreibbarkeit bei gleichzeitiger Weiterentwicklung von PaaS und SaaS auf Basis von Kubernetes mit hohem Automatisierungsgrad in der Provisionierung sowie Deployment mit agil aufgestellten Teams
• Konzeption, Verschränkung und Verantwortung der durchgängigen DevOps- und MLOps-Lifecycles mit Schwerpunkt auf generativer KI über Solution und Workloads hinweg für die Cloud-native AI and Data Analytics PaaS unseres Kunden Bundeswehr
• Sichtung und konsolidierte Umsetzung von behördlichen und kundenspezifischen Anforderungen und Richtlinien im Data Analytics-, Machine Learning- und AI-Umfeld (z.B. EU AI Act) bei der Weiterentwicklung und Produktivierung von PaaS- und SaaS-Lösungen

Dein Profil:

• Abgeschlossenes fachbezogenes Hochschulstudium oder vergleichbare Ausbildung mit Schwerpunkt auf Data Science, KI, Informatik oder Statistik
• Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung im Data Science- und ML Ops-Umfeld sowie im laufenden Betrieb mit DevOps auf Cloud-native IaC
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von KI - und ML-PaaS oder in einem oder mehreren der Bereiche generative KI, Machine Learning, Deep Learning oder MLOps Automatisierung
• Mehrjährige Erfahrung mit sowie Kenntnisse von CI/CD auf Basis von GitOps und Kubernetes sowie gängiger Machine Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch) und generativer KI- und Large Language-Modellen sowie im Deployment von Machine Learning Systemen
• Langjährige Erfahrung im direkten Kundenumfeld (Bundeswehr), insbesondere im Bereich Data Science und zugehöriger UseCases wünschenswert
• Entscheidungs- und Umsetzungsstärke, analytisches Denkvermögen, gute Kommunikationsfähigkeiten sowie eine verantwortungsbewusste und zielorientierte Arbeitsweise
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Wir bieten:

• Durch abwechslungsreiche und gesellschaftlich relevante Aufgaben gewährleisten wir den reibungslosen IT-Betrieb und die Digitalisierung der Bundeswehr
• Das Ziel eint uns. Dabei sind für uns ein wertschätzender Umgang miteinander sowie ein großer Teamgeist elementar
• Wir bieten 30 Tage Jahresurlaub, 1 Brauchtumstag plus Optionen auf individuelle Anpassungen
• Über unsere Benefit-App erhält man ein monatliches Guthaben und kann sich zusätzlich Steuervergünstigungen auf Tickets für den ÖPNV sichern
• Wir ermöglichen Flexibilität, um Beruf und Privatleben in Einklang zu bringen, etwa durch mobiles Arbeiten oder Vertrauensarbeitszeit
• Wir unterstützen die berufliche und persönliche Weiterbildung durch individuelle Maßnahmen sowie einen kostenfreien Zugriff auf LinkedIn Learning
• Unser Jobradangebot ermöglicht das Leasing von bis zu 2 Fahrrädern
• Die Einstiegsvergütung liegt im Regelfall zwischen 87.700 € und 113.150 € brutto p.a. Die konkrete Höhe wird basierend auf Kriterien wie z.B. Qualifikation, Verantwortungsbereich und den Anforderungen der Position festgelegt. Gerechtfertigte Abweichungen sind im Einzelfall möglich

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Posted Nov 01, 2026

Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation