Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe innovative AI-Services auf unserer Cloud-Plattform.
- Unternehmen: LBBW, eine führende Bank in Deutschland mit Fokus auf Digitalisierung und Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassendes Gesundheitsmanagement.
- Weitere Informationen: Tolle Karriereentwicklungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- 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 - 80000 € pro Jahr.
Über uns
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
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: LBBW
Die LBBW ist ein herausragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Lösungen im Finanzsektor bietet, sondern auch großen Wert auf die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden legt. 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.
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. Je mehr du dich vernetzt, desto mehr Chancen bekommst du!
✨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 beeindruckt die Recruiter!
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an coolen Projekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Das gibt den Arbeitgebern einen Einblick in dein Können und deine Kreativität.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du die Stelle als Cloud Engineer bei LBBW im Blick hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell gesehen wird und du die besten Chancen hast, eingeladen zu werden!
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 Position als Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig!
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine relevanten Erfahrungen im Cloud- und Infrastruktur-Umfeld hervor. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Infrastructure as Code oder CI/CD eingesetzt hast. Das zeigt uns, dass du das nötige Know-how mitbringst!
Sei strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 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 Grundlagen von Azure, Infrastructure as Code und CI/CD verstehst und wie sie in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Bereich AI Services und Cloud-Management. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du betonen, wie wichtig dir Teamarbeit ist. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.
