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 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. 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) - lbbw 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, umfangreichen Gesundheitsmanagement-Programmen und modernen Talentmanagement-Strategien bietet die LBBW ein unterstützendes Umfeld, in dem Teamarbeit und individuelle Entfaltung gefördert werden. Zudem profitieren Mitarbeitende von attraktiven Leasingmöglichkeiten und einer hervorragenden Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, was die LBBW zu einem idealen 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) - lbbw 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!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen und Szenarien vertraut, die in einem technischen Interview für Cloud Engineers gestellt werden könnten. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Zeige 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 Personalern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz bei der Lösung von Problemen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir bei StudySmarter lieben es, Talente zu entdecken! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Finanzwelt gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Cloud engineer mit fokus auf ai services (m/w/d) - lbbw 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 Stelle als Cloud Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Cloud-Umfeld. Zeige auf, wie du mit Technologien wie Infrastructure as Code oder CI/CD gearbeitet hast. Das hilft uns, deine Eignung für die Rolle besser zu verstehen.
Sei strukturiert:Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell die relevanten Punkte finden und deine Qualifikationen besser einschätzen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du keine wichtigen Schritte im Bewerbungsprozess verpasst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LBBW vorbereitet
✨Verstehe die Cloud-Architektur
Mach dich mit den spezifischen Cloud-Technologien und -Architekturen vertraut, die LBBW verwendet. Zeige im Interview, dass du die Grundlagen von Azure und Infrastructure as Code beherrschst und wie du diese Technologien in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich AI Services und Cloud Engineering demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du zur Verbesserung von Prozessen beigetragen 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.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich AI Services oder wie LBBW die Cloud-Plattform weiterentwickeln möchte. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
