Vagas
Publicada em 08 de set. de 2026
MünchenRemoto
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€ 71.000 a € 91.650/ano
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Sorge gemeinsam mit uns für die digitale Zukunftsfähigkeit der Bundeswehr.
Senior AI Platform Engineer (w/m/d)
ab sofort und in Vollzeit bundesweit an einem BWI Standort
Als primärer Digitalisierungspartner der Bundeswehr erbringen wir stabile, sichere und effiziente IT-Services im In- und Ausland, vom Grundbetrieb bis in den einsatznahen Bereich und tragen so zur kontinuierlichen Erhöhung der Führungs- und Einsatzfähigkeit der Bundeswehr bei. Mit über 8.000 Kolleg*innen betreiben und modernisieren wir eine der größten und komplexesten IT-Infrastrukturen in Deutschland. Wir suchen verantwortungsvolle IT-Spezialist*innen, die die Bundeswehr-IT aus Überzeugung in herausfordernden Digitalisierungsvorhaben weiterentwickeln und so einen Beitrag zur Sicherheit Deutschlands leisten wollen.
Wir im Technology Engineering Team sind als Teil vom Chief Technology Office (CTO) mitverantwortlich für die strategische Erneuerung des Leistungsportfolios der BWI. Unser Auftrag ist es eine KI-Service Plattform zu entwickeln und zu betreiben, über welche Mitarbeitende der BWI Zugriff auf modernste KI-Technologie erhalten. Hierzu verbinden wir Innovation und Forschung zur Künstlichen Intelligenz mit Best Practices aus DevSecOps und MLOps. Aktuell bauen wir ein starkes Team mit Expertise in unterschiedlichen Bereichen der KI-Entwicklung auf.
Werde auch Du Teil unseres Teams und unterstütze uns auf unserer gemeinsamen Mission!
Abgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) im Bereich Informatik, Mathematik oder verwandte Fachrichtung
Mehrjährige praktische Erfahrung (mind. 5 Jahre) im Betrieb von Container- und Virtualisierungsumgebungen mit Fokus auf Kubernetes (idealer Weise für On-Premises oder Hybrid-Cloud)
Fundierte Kenntnisse in Netzwerk- und Sicherheitskonzepten im Kontext von Kubernetes und Erfahrung mit der Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien
Erfahrung mit der Bereitstellung und Administration von CI/CD-Pipelines (z. B. GitLab CI, Tekton, ArgoCD)
Gutes Verständnis von DevOps-Prinzipien und Infrastructure-as-Code
Von Vorteil, aber keine Voraussetzung: Entwicklung und Anpassung von Kubernetes-Operatoren sowie Erfahrung mit MLOps-Technologien (Kubeflow, MLflow, vLLM, NVIDIA Triton, DeepSpeed)
Kenntnisse in der Administration von SQL-, NoSQL- und Vektor-Datenbanken
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Planung, Aufbau und Betrieb von skalierbaren Kubernetes-Clustern mit GPU-Unterstützung als Grundlage einer KI-Serviceplattform
Optimierung von Cluster-Ressourcen für KI/ML-Workloads (Scheduling, GPU-Management, Skalierung)
Konzeption, Umsetzung und Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien
Entwicklung und Umsetzung einer Update-, Patch- und Recovery-Strategie
Implementierung und Betrieb von Monitoring- und Observability-Lösungen (z. B. Prometheus, Grafana)
Enge Zusammenarbeit in einem agilen, interdisziplinären Team aus Data Scientists, ML/AI Engineers und Fullstack Software Developers
Unterstützung und Mentoring des Entwicklerteams bei Fragen zu Deployment, Betrieb und effizienter Nutzung von Kubernetes
Sag's gerne weiter!
Frankfurt, Hamburg, München, Nürnberg, Ulm, Berlin, Bonn, Leipzig
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Estimativa: cerca de € 77.000/ano
Fonte: Statistisches Bundesamt (Destatis), tabela; dl-de/by-2-0; cálculo da StarIn