Ingenieur für IT-Infrastruktur

Arbeitszeit: Vollzeit
Erfahrung: Gefordert sind tiefe Kubernetes-Praxis im großen Produktivbetrieb, umfassende GCP-Erfahrung und Erfahrung im Betrieb zustandsbehafteter Systeme für andere Engineering-Teams.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet die Infrastruktur für Modelltraining, Inferenz und Produktentwicklung, auf die Millionen Nutzende und Tausende Unternehmen angewiesen sind. Gemeinsam mit Engineering-Teams aus Forschung, Produktentwicklung, Sicherheit und Safety entwickelt und skaliert sie Infrastruktur und verbessert deren Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz.

Deine Aufgaben

Die Rolle betreibt und skaliert Kubernetes-Cluster einschließlich GPU-Clustern für Inferenz und Training in der Cloud und vor Ort.
Sie stellt Rechenressourcen, Netzwerke, Berechtigungen und Zugänge für wachsende Teams bereit.
Sie hostet und betreibt die Datensysteme der Produktteams.
Sie entwickelt Werkzeuge, Automatisierungen und Dienste, mit denen andere Teams Infrastruktur selbstständig nutzen können.
Sie verantwortet große Vorhaben wie Clusteraufbau und Cloud-Migrationen von Anfang bis Ende.
Sie arbeitet direkt mit Forschungs-, Produkt-, Security- und Safety-Engineering zusammen, führt neue Infrastruktur ein und verbessert Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz bestehender Plattformen.
Sie arbeitet vom ersten Tag an praktisch an der Infrastruktur mit.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich ist tiefgehende praktische Erfahrung im Betrieb von Kubernetes in großem Maßstab unter Produktionsbedingungen.
Erforderlich ist umfassende GCP-Erfahrung einschließlich der eigenständigen Konzeption, Umsetzung und Migration von Cloud-Infrastruktur von Anfang bis Ende als individuell beitragende Fachkraft.
Erforderlich sind ausgeprägte Kenntnisse in Python und/oder Golang sowie die Gewohnheit, Infrastrukturprobleme durch Code und Automatisierung zu lösen.
Erforderlich ist Erfahrung im Betrieb zustandsbehafteter Systeme wie Datenbanken und Observability-Stacks für andere Engineering-Teams.
Erforderlich sind solide Grundlagen in Infrastructure as Code mit Terraform und ArgoCD sowie im IAM-Management und ein pragmatischer Umgang mit Prioritäten in einem schnelllebigen Umfeld.
Erwartet werden klare Überzeugungen zur fachgerechten Umsetzung und die Fähigkeit, auch bei einem noch unvollkommenen Technologie-Stack zügig voranzukommen.

Von Vorteil

Von Vorteil sind Erfahrung mit GPU-Clustern oder Infrastruktur für ML-Training beziehungsweise Inferenz, etwa vLLM oder Slurm, Erfahrung mit On-Premises- beziehungsweise Bare-Metal-Systemen oder tiefgehende Netzwerkerfahrung oder Open-Source-Beiträge in der Cloud-Native-Community.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit kann weltweit remote ausgeübt werden.
Optional ist die Arbeit in Büros in Bangalore, Dublin, London, New York, San Francisco, Tokio oder Warschau möglich.
Das gesamte Team kommt jährlich an einem wechselnden Ort zu einem gemeinsamen Treffen zusammen.

Das wird angeboten

Die Mitarbeit bietet Möglichkeiten, die Entwicklung von KI mitzugestalten.
Entwicklungsmöglichkeiten reichen über die unmittelbare Rolle und deren Aufgaben hinaus.
Für berufliche Weiterbildung wird jährlich ein Zuschuss nach Ermessen gewährt.
Für selbst gestaltete Treffen mit Kolleginnen und Kollegen wird jährlich ein Zuschuss nach Ermessen gewährt.
Jährlich findet ein Treffen des gesamten Teams an einem wechselnden Ort statt.
Wer nicht in der Nähe eines zentralen Standorts lebt, erhält einen monatlichen Coworking-Zuschuss.

Veröffentlicht: 09.10.2026 · Quelle geprüft: 19.10.2026.

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