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.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, Gesundheitsmanagement und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Entwicklungsmöglichkeiten und einem modernen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzwelt mit modernster Technologie und KI.
- 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 #Neues Schaffen.
Als Cloud Engineer mit dem Fokus auf AI Services treibst Du den Ausbau unserer Cloud-Plattform gezielt für KI- und Gen AI-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 Gen AI-, 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 Open AI, 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 Dev Ops, Git Hub 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 vorantreibt, sondern auch großen Wert auf die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden 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 Mitarbeitende von einem aktiven Talentmanagement und attraktiven Zusatzleistungen wie einer betrieblichen Altersversorgung und interessanten Leasingmöglichkeiten.
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 genau den Job, den du suchst!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du die neuesten Trends in der Cloud- und KI-Technologie verfolgst. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Infrastructure as Code oder Monitoring-Lösungen zu sprechen. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Kenntnisse hast!
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an coolen Projekten gearbeitet? Bring sie ins Gespräch! Zeig, wie du Cloud-Plattformen und AI-Services in der Praxis eingesetzt hast. Das gibt dir einen Vorteil und zeigt, dass du das Zeug zum Cloud Engineer hast.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für AI-Services und Cloud-Technologien zu betonen!
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, warum du der perfekte Cloud Engineer für unsere AI-Services bist.
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, bevor du es abschickst.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du mit Cloud-Technologien gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht deine Bewerbung viel überzeugender!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
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 Cloud Engineering und AI Services demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen implementiert hast.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du Kommunikation und Zusammenarbeit gefördert 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.
