Aufbau und Pflege skalierbarer AI/ML-Infrastrukturen und Automatisierung der Workflows in der Cloud und On-Prem * Monitoring, Logging, Cost Management und Incident Response für AI Workloads * Enge Zusammenarbeit mit , , IT, Softwareentwicklung und internen Stakeholdern * Möglichkeit zur fachlichen Weiterentwicklung im Bereich Cloud AI, MLOps und IT-Security * Erfahrung: Praxiserfahrung in Cloud-Infrastruktur, DevOps oder Data Engineering sowie in der Architektur und dem Betrieb produktiver AI/ML-Systeme – idealerweise im Enterprise-Umfeld; Praxiserfahrung in Scripting, Programmierung und Monitoring * Fachwissen: Erfahrung mit Azure (PowerApps, PowerAutomate, Azure OpenAI), OpenAI Enterprise, CI/CD, Containerisierung (Docker), Scripting (Python, Bash), IT-Security für AI Workloads, MLOps (n8n) sowie Data Engineering/ETL. Sie bringen die genannten Anforderungen als AI Infrastructure Engineer (m/w/d) nur teilweise mit?
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