Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Services auf unserer Cloud-Plattform und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: LBBW, eine der führenden Banken Deutschlands mit Fokus auf Digitalisierung und Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten, Gesundheitsmanagement und attraktive Altersversorgung.
- Weitere Informationen: Tolle Karriereentwicklungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder vergleichbare Qualifikation sowie Erfahrung im Cloud-Umfeld.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor. Neben traditionellen Bankdienstleistungen beschäftigen wir uns mit den Bereichen Digitalisierung, Nachhaltigkeit und internationale Märkte. Wir bieten ein Umfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt - Gemeinsam #NeuesSchaffen.
Als Cloud Engineer mit dem Fokus auf AI Services treibst Du den Ausbau unserer Cloud-Plattform gezielt für KI- und GenAI-Anwendungen voran und sorgst gleichzeitig dafür, dass diese Lösungen transparent, messbar und stabil betrieben werden können. Du nutzt die vorhandene LBBW-Cloud-Infrastruktur, um darauf leistungsfähige Services für LLMs, RAG, Agentic AI und MCP-Server bereitzustellen, optimal in unsere IT-Landschaft zu integrieren und mit Monitoring-, Logging- und Tracing-Lösungen abzusichern.
In deiner Rolle verbindest du Cloud-, Plattform- und Automation-Know-how mit den speziellen Anforderungen moderner KI-Workloads:
- Konzeption, Implementierung und Betrieb von AI- und LLM-Plattformkomponenten (z.B. Azure OpenAI, eigene LLM-Deployments, Vektordatenbanken, Retrieval-/RAG-Services) sowie Anbindung interner Systeme (REST-APIs, Datenbanken, Fachanwendungen).
- Aufbau der technischen Grundlage für LLM-Endpunkte, Tool-/Function Calling, Orchestrierung und MCP-Server sowie Integration in bestehende Systemlandschaften und Agentic-AI-Szenarien.
- Anbindung relevanter Datenquellen (z.B. Datenbanken, DWH, Datalake, Dokumenten-Repositories) inklusive Rollen- und Berechtigungskonzepten sowie Mitarbeit an Security- und Guardrail-Konzepten (ID- und API-Management, Content Filtering, Schutz vor Datenabfluss).
- Umsetzung und Pflege von Infrastructure as Code (z.B. Terraform, Bicep) sowie Integration der Plattform- und Observability-Komponenten in CI/CD-Pipelines (Azure DevOps, GitHub Actions) auf Basis definierter Plattform-Standards, Referenzarchitekturen und Landing Zones.
- Aufbau und Weiterentwicklung von Observability-Konzepten für AI-Services (Latenz, Fehlerraten, Ressourcen, Kosten, Nutzungsmuster) inklusive Implementierung von Monitoring-, Logging- und Tracing-Lösungen (z.B. Azure Monitor, Application Insights, Dashboards, Alerts, SLIs/SLOs) sowie Mitarbeit an Auto-Scaling-, Limits-, Quotas- und Cost-Alerting-Konzepten.
- Mitarbeit im Incident- und Problem-Management (Ursachenanalyse, Verbesserungsmaßnahmen), Erstellung von Runbooks, Playbooks, Best Practices und Architekturunterlagen zu Skalierung, Observability, Sicherheit und Kosten sowie Beratung von Projekten zur optimalen Nutzung der KI-Plattform.
Erforderliche Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Erfahrung im Cloud- und Infrastruktur-Umfeld, idealerweise mit großen, produktiven Umgebungen.
- Praxis mit Infrastructure as Code, CI/CD und dem Betrieb von Cloud-Workloads.
- Verständnis von Security, Governance und Netzwerkarchitekturen in Cloud-Umgebungen.
- Erfahrung mit Monitoring-, Logging- und Tracing-Lösungen (z.B. Azure Monitor, Application Insights).
- Strukturierte, qualitätsbewusste und eigenverantwortliche Arbeitsweise.
- Teamorientiert und kommunikativ, sicher im Austausch mit Entwicklung, Architektur, Security, Betrieb und Fachbereichen.
- Pragmatisch und belastbar, mit Freude daran, eine robuste und transparente Plattform für viele Teams bereitzustellen.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Wir bieten:
- Modernes Talentmanagement zur Karriereentwicklung.
- Aktive Förderung einer guten Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben (u.a. über flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals sowie die Möglichkeit teilweise mobil oder im Homeoffice zu arbeiten).
- Attraktive betriebliche Altersversorgung.
- Umfassendes Gesundheitsmanagement (u.a. Kooperation mit Fitnessstudios, Betriebsärztlicher Dienst, Vorsorgeuntersuchungen).
- Interessante Leasingmöglichkeiten, z.B. Job-Rad, Tablet, Smartphone.
- Tolle Lunch-Angebote (Bio, vegetarisch oder vegan).
- Mehrere Kindertagesstätten.
Fragen zur Bewerbung beantworten wir gerne unter: recruiting@LBBW.de. Bereit für #NeuesSchaffen? Jetzt bei Deutschlands größter Landesbank bewerben und die Chance ergreifen. Wir freuen uns auf die Bewerbung!
Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (m/w/d) Arbeitgeber: Landesbank Baden-Württemberg ADöR
Die LBBW ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Lösungen im Finanzsektor bietet, sondern auch ein starkes Engagement für die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden zeigt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Gesundheitsmanagement-Programmen und modernen Talentmanagement-Strategien fördert die LBBW eine ausgewogene Work-Life-Balance und schafft ein inspirierendes Arbeitsumfeld in Stuttgart oder Berlin, wo Teamarbeit und Kreativität im Fokus stehen.
Kontaktdaten:
Landesbank Baden-Württemberg ADöR Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an Cloud-Engineering und AI Services. Wer weiß, vielleicht hat jemand einen heißen Tipp für dich!
✨Vorbereitung ist alles!
Mach dich mit den neuesten Trends im Cloud- und AI-Bereich vertraut. Lies Blogs, schau dir Webinare an und sei bereit, dein Wissen in Gesprächen zu teilen. Das zeigt, dass du wirklich engagiert bist und die Materie verstehst.
✨Praktische Erfahrungen sammeln!
Wenn du die Möglichkeit hast, an Projekten oder Hackathons teilzunehmen, mach es! Zeig, dass du nicht nur Theorie kannst, sondern auch praktisch anpacken kannst. Das macht dich für Arbeitgeber noch attraktiver.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Also, zögere nicht und leg los!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig!
Betone deine Skills!:Stell sicher, dass du deine relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen klar hervorhebst. Wenn du Erfahrung mit Cloud-Technologien oder AI-Services hast, lass uns das wissen! Wir suchen nach jemandem, der unser Team wirklich bereichern kann.
Sei strukturiert!:Eine gut strukturierte Bewerbung ist das A und O. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf übersichtlich, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Das zeigt uns auch, dass du organisiert bist!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Landesbank Baden-Württemberg ADöR vorbereitet
✨Verstehe die Cloud-Architektur
Mach dich mit der Cloud-Infrastruktur der LBBW vertraut. Informiere dich über ihre bestehenden Systeme und wie AI-Services integriert werden. Zeige im Interview, dass du die technischen Grundlagen verstehst und bereit bist, diese weiterzuentwickeln.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Cloud-Engineering und AI-Services demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen implementiert hast, um die Plattform zu optimieren.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du in der Vergangenheit effektiv mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du Fragen stellen, um dein Interesse zu zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie die LBBW die Entwicklung von AI-Services in Zukunft plant. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.
