Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe innovative AI-Services in der Cloud für die LBBW.
- Unternehmen: LBBW, eine führende Bank in Deutschland mit Fokus auf Digitalisierung und Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendes Gesundheitsmanagement.
- Weitere Informationen: Karriereentwicklung und tolle Teamkultur in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und KI-Anwendungen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder vergleichbare Qualifikation, Erfahrung in Cloud-Umgebungen.
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.
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: Du gestaltest Betriebs-, Security-, Skalierungs-, Kosten- und Observability-Konzepte, definierst Metriken und Dashboards und arbeitest eng mit GenAI-, Architektur- und Entwicklungsteams zusammen, damit KI-Lösungen in der LBBW sicher, performant und nachvollziehbar betrieben werden können.
Aufgaben
- 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
Profil
- 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
Was 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
Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (m/w/d) Arbeitgeber: Landesbank Baden-Württemberg (LBBW)
Die LBBW ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Lösungen im Finanzsektor vorantreibt, sondern auch großen Wert auf die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden legt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Gesundheitsmanagement-Programmen und modernen Talentmanagement-Strategien bietet die LBBW ein unterstützendes Umfeld, das die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben fördert. Zudem profitieren Mitarbeitende von einer attraktiven betrieblichen Altersversorgung und vielfältigen Leasingmöglichkeiten, was die LBBW zu einem attraktiven Arbeitsplatz in Stuttgart oder Berlin macht.
Kontaktdaten:
Landesbank Baden-Württemberg (LBBW) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an AI-Services und Cloud-Technologien. Wer weiß, vielleicht hat jemand einen heißen Tipp für dich!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du aktuelle Trends und Technologien im Bereich Cloud und AI Services recherchierst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast. Das wird dir helfen, bei den Interviewern Eindruck zu hinterlassen.
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an coolen Projekten gearbeitet? Bring sie ins Gespräch! Zeig, wie du Cloud-Lösungen implementiert hast oder welche Herausforderungen du gemeistert hast. Das gibt den Personalern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz.
✨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 an die richtigen Leute gelangt. 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 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, was dich motiviert, als Cloud Engineer bei uns zu arbeiten.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Cloud-Umfeld. Wir sind besonders an deinen Kenntnissen in AI Services und Infrastructure as Code interessiert. Mach deutlich, wie du unser Team bereichern kannst!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Landesbank Baden-Württemberg (LBBW) vorbereitet
✨Verstehe die Cloud-Architektur
Mach dich mit den spezifischen Cloud-Technologien und -Architekturen vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Zeige im Interview, dass du die LBBW-Cloud-Infrastruktur und deren Integration für KI-Services verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Implementierung von AI- und LLM-Plattformkomponenten zeigen. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige dein Verständnis für Sicherheit
Da Sicherheit ein wichtiger Aspekt dieser Rolle ist, solltest du dich auf Fragen zu Security- und Governance-Konzepten vorbereiten. Erkläre, wie du Sicherheitsmaßnahmen in Cloud-Umgebungen implementiert hast und welche Best Practices du befolgst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle Teamarbeit erfordert, sei bereit, über deine Kommunikationsfähigkeiten zu sprechen. Betone, wie du effektiv mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest, um sicherzustellen, dass KI-Lösungen stabil und nachvollziehbar sind.
