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Remote aus Deutschland · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Deutschland.

Cloud Engineer für Daten- und KI-Infrastrukturen

Die Rolle schafft zuverlässige Infrastrukturen für Datenverarbeitung, Modelltraining und Inferenz. Sie konzipiert Datenplattformen von Storage-Architekturen und Lakehouse-Formaten bis zu Orchestrierung und Streaming, integriert Werkzeuge und sichert produktive Data- und ML-Workflows ab. Infrastructure-as-Code und GitOps gehören zum Arbeitsansatz. Sicherheit und Data Governance werden bei sensiblen Datenprodukten von Beginn an berücksichtigt. Hinzu kommen Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung. Komplexe technische Zusammenhänge werden auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen vermittelt. Optional können jüngere Kolleg:innen durch Mentoring unterstützt werden.

  • Kubernetes
    Kubernetes · erforderlich

    Gefordert ist fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb.

  • +5
    • Deutsch · erforderlich

      Erforderlich sind sehr gute Deutschkenntnisse auf mindestens C1-Niveau.

    • Infrastructure-as-Code · erforderlich

      Infrastructure-as-Code muss routiniert eingesetzt werden.

    • Englisch · erforderlich

      Erforderlich sind gute Englischkenntnisse.

    • Storage-Architektur · erforderlich

      Beim Aufbau von Datenplattformen wird Verständnis für die Auslegung von Storage-Architekturen für unterschiedliche Workloads erwartet.

    • KI-basierte Automatisierung · erforderlich

      Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung werden im Arbeitsalltag selbstverständlich eingesetzt, etwa für Terraform-Module für Data-Pipelines oder zur Optimierung von GPU-Workload-Konfigurationen.

Gehalt
Annahme: Anstellung als Arbeitnehmer in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Rechnerischer Jahresvergleich: 40 Stunden/Woche × 52 Wochen = 2.080 Stunden/Jahr. 32,37 € je Stunde × 2.080 Stunden, auf volle 100 € gerundet: ≈ 67.300 €. Einheitliche Vollzeit-Vergleichsbasis, keine Angabe der tatsächlichen Arbeitszeit dieser Stelle. Keine Berechnung des tatsächlichen Jahres- oder Teilzeitgehalts; zusätzliche Sonderzahlungen werden nicht hinzugerechnet. Statistischer Mittelwert (kein Median) für die breite ISCO-08-Berufsgruppe 2: Professionals. Eurostat SES 2022, Deutschland, April 2022: 32,37 € brutto je bezahlter Stunde. Vergleichsgruppe: Arbeitnehmer in Voll- und Teilzeit einschließlich bezahlter Werkstudenten, Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten, Wirtschaftsbereiche B–S ohne öffentliche Verwaltung (O). Kein studentenspezifischer Wert, kein Anforderungsniveau und kein konkretes Stellengehalt. Bei deutschen Bildungsberufen sind öffentliche Beschäftigtendaten teilweise geschätzt; auch die amtliche Berufszuordnung ist mit Unsicherheit behaftet. Quelle: https://doi.org/10.2908/EARN_SES22_14 (Abruf 28.10.2026). Auswahl und deutschsprachige Erläuterung: RemoteFruit; Eurostat trägt dafür keine Verantwortung.Vergleichswert · pro Jahr
Umfang
Vollzeit
Erfahrung
Siehe Details

Deine Aufgaben

  • Die Rolle implementiert Daten- und KI-Infrastrukturen, orchestriert GPU-Cluster und automatisiert Pipelines für effizientes Modelltraining sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen.
  • Sie konzipiert Datenplattformen einschließlich Storage-Architektur, Lakehouse-Formaten sowie der Integration von Orchestrierungs- und Streaming-Komponenten.
  • Sie setzt Werkzeuge wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray auf, integriert sie und gewährleistet zuverlässige Data- und ML-Workflows in Produktion.
  • Sie arbeitet mit Infrastructure-as-Code und GitOps und integriert bei sensiblen Datenprodukten Sicherheit von Beginn an, einschließlich Network Policies und Anforderungen der Data Governance.
  • Sie verantwortet Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung.
  • Die Rolle kann jüngere Kolleg:innen durch Mentoring unterstützen.

Das solltest du mitbringen

Nötig ist fundierte Kubernetes-Erfahrung im Produktivbetrieb. Hinzu kommen Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen oder Einarbeitungsbereitschaft.

Erforderlich8 Punkte

  • Gefordert sind fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb und tiefgehende Kenntnisse im Umgang mit einem der Cloud-Provider AWS, Azure, Google Cloud oder StackIT.
  • Infrastructure-as-Code wird routiniert eingesetzt; Infrastructure-as-Code und GitOps gehören zum Standard.
  • Erforderlich ist das Verständnis dafür, wie Storage-Architekturen beim Aufbau von Datenplattformen für unterschiedliche Workloads ausgelegt werden.
  • Erwartet werden Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen oder die Bereitschaft, sich in diese Bereiche einzuarbeiten.
  • Netzwerk-Härtung und Security Best Practices werden von Anfang an berücksichtigt, nicht erst nachgelagert.
  • KI-Tools gehören zum Arbeitsalltag. Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung werden selbstverständlich eingesetzt, etwa beim Aufsetzen von Terraform-Modulen für Data-Pipelines oder beim Optimieren von GPU-Workload-Konfigurationen.
  • Komplexe technische Zusammenhänge müssen auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen vermittelt werden können.
  • Gefordert sind sehr gute Deutschkenntnisse auf mindestens C1-Niveau und gute Englischkenntnisse.

Außerdem genannt1 Punkt

  • Ein abgeschlossenes Studium oder eine abgeschlossene Ausbildung im IT-Bereich ist nebensächlich; entscheidend sind fachliche Fähigkeiten und Persönlichkeit.

Das wird angeboten

  • Der anfangs gewählte technologische Schwerpunkt kann jederzeit verlagert werden. Zudem besteht die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.

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Veröffentlicht: 04.03.2021 · Quelle geprüft: 03.11.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.