Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative AI-Services und optimiere unsere Cloud-Plattform für KI-Anwendungen.
- 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 inklusive!
- 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 55000 - 70000 € 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 hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Lösungen im Finanzsektor vorantreibt, sondern auch großen Wert auf die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter legt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit von Homeoffice und einem umfassenden Gesundheitsmanagement bietet die LBBW ein modernes Arbeitsumfeld, das die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben fördert. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Leasingmöglichkeiten und einer betrieblichen Altersversorgung, was die LBBW zu einem besonders attraktiven Arbeitsplatz in Stuttgart oder Berlin macht.
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 ergeben sich!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen zu Cloud-Architekturen, Infrastructure as Code und Monitoring-Tools vertraut. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an coolen Projekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine Arbeiten präsentierst. Das gibt den Recruitern 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 die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für Cloud Engineering und AI Services zu zeigen!
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 deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Cloud Engineer mit Fokus auf AI Services brennst.
Pass dein Anschreiben an:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe dein Anschreiben entsprechend an. Hebe deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die direkt mit den Anforderungen der Position zu tun haben. So zeigst du uns, dass du die perfekte Wahl bist!
Mach es übersichtlich:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert und gut lesbar ist. Verwende Absätze, Aufzählungen und eine klare Sprache, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein ordentliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um bei uns zu landen, ist über unsere Karriereseite. Dort findest du alle Infos zur Bewerbung und kannst sicherstellen, dass deine Unterlagen direkt bei uns ankommen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
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 LBBW-Cloud-Infrastruktur und deren Einsatzmöglichkeiten für KI-Services verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Infrastructure as Code, CI/CD und Cloud-Workloads demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und wie sie zur Lösung von Herausforderungen beigetragen haben.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du kommuniziert und kooperiert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Frage nach den Herausforderungen
Bereite Fragen vor, die sich auf die Herausforderungen und Ziele der LBBW im Bereich Cloud und AI Services beziehen. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, aktiv zur Lösung beizutragen.
