Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Services und optimiere unsere Cloud-Plattform für die Zukunft.
- 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 Lunch-Angebote warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder vergleichbare Qualifikation, Erfahrung in Cloud-Umgebungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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: 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
- 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
- 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: LBBW
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 unterstützendes Arbeitsumfeld in den dynamischen Städten Stuttgart und Berlin. Hier hast du die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Projekten im Bereich Cloud und KI zu arbeiten und deine Karriere aktiv mitzugestalten.
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 Cloud-Technologien und AI Services. Wer weiß, vielleicht hat jemand einen heißen Tipp für dich!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach möglichen offenen Positionen. Zeig, dass du wirklich an der LBBW und ihrer Vision interessiert bist!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Mach dich mit den gängigen Tools und Technologien vertraut, die in der Cloud- und AI-Welt verwendet werden. Übe technische Fragen und Szenarien, die dir in einem Interview begegnen könnten. So kannst du selbstbewusst auftreten und deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über die LBBW-Website. Das zeigt dein Engagement und erhöht deine Chancen, von den richtigen Leuten gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam #NeuesSchaffen!
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 sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten perfekt zu der Rolle als Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services passen!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LBBW vorbereitet
✨Verstehe die Cloud-Architektur
Mach dich mit den spezifischen Cloud-Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Azure OpenAI und Infrastructure as Code. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich AI Services und Cloud-Management. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und zeigen, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die sich auf die Unternehmenskultur und die Teamdynamik beziehen. Das zeigt dein Interesse an der LBBW und hilft dir, herauszufinden, ob die Werte des Unternehmens mit deinen eigenen übereinstimmen.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du die gängigen Monitoring-, Logging- und Tracing-Lösungen kennst, die in der Branche verwendet werden. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine kleine praktische Aufgabe zu lösen, um deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
