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Stellenbeschreibung

• Aufbau und kontinuierliche Weiterentwicklung einer unternehmensweiten AI-Plattform auf Basis von Kubernetes
• Deployment, Betrieb und Optimierung von Large Language Models (LLMs) auf GPU-basierten Infrastrukturen
• Entwicklung und Betrieb leistungsfähiger Model-Serving- und Inference-Services
• Etablierung, Betrieb und Weiterentwicklung von MLOps-Standards sowie einer On-Premise-MLOps-Plattform (u. a. ClearML, OpenShift)
• Konzeption und Implementierung von LLMOps-Workflows für produktive GenAI-Services (inkl. Serving-/Runtime-Konfiguration, Guardrails & Policies, Evaluierung, Regressionstests sowie Kosten- und Qualitätsmonitoring)
• Containerisierung und Deployment von AI-Services mittels Docker und Kubernetes
• Skalierung sowie Performance-Optimierung von GPU- und CPU-basierten Workloads
• Entwicklung robuster und skalierbarer AI-...