Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege CI/CD-Pipelines für AI/ML-Workflows und manage Containerisierung.
- Unternehmen: RepRisk, ein führendes DaaS-Unternehmen mit Fokus auf verantwortungsbewusstes Handeln.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationales Team und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit zwei Tagen im Büro pro Woche.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer Mission, die Unternehmen zur Verantwortung zieht und positive Veränderungen fördert.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in DevOps und Kenntnisse in AWS/Azure erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Über uns
RepRisk ist das weltweit angesehenste Unternehmen für Daten als Dienstleistung (DaaS) im Bereich Reputationsrisiken und verantwortungsvolles Geschäftsverhalten. Unsere Mission ist es, Transparenz über Risiken im Geschäftsverhalten zu schaffen, um positive Veränderungen voranzutreiben. Durch die Kombination von fortschrittlicher KI mit tiefem menschlichem Fachwissen und einer bewährten Methodik im Kern bieten die Lösungen von RepRisk Leistung und Sicherheit, damit unsere Kunden mehr wissen, sicher sein können und schneller handeln.
Wir bieten:
- Ein wachsendes, vielfältiges und erfahrenes Team, das die Entwicklung von Fähigkeiten fördert und Unterstützung bietet.
- Arbeiten in einem agilen Entwicklungsökosystem mit modernsten Open-Source-Technologien.
- Flexible Arbeitszeiten und -arrangements, die auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.
- Ein unternehmerisches, internationales und dynamisches Arbeitsumfeld.
- Teil einer gemeinsamen Mission sein, Unternehmen zur Verantwortung zu ziehen und verantwortungsvolles Verhalten zu fördern.
- Ein Unternehmen, das Vielfalt schätzt, denn das Leben wäre langweilig, wenn wir alle gleich wären!
Über Sie
Sind Sie ein erfahrener DevOps Engineer mit einer Leidenschaft für KI und maschinelles Lernen? Blühen Sie auf, wenn Sie Ingenieurteams mit innovativen KI/ML-Fähigkeiten unterstützen? Wenn Sie mit JA geantwortet haben, dann ist dies die perfekte Rolle für Sie!
Ihre Verantwortlichkeiten
Als unser neuer DevOps (AI Exposure) arbeiten Sie eng mit DevOps- und Software-Ingenieuren zusammen, um sicherzustellen, dass alle unsere Systeme reibungslos laufen und schnell auf Probleme reagiert wird. Ihr starkes ingenieurtechnisches Denken und Ihre Problemlösungsfähigkeiten sind entscheidend für die Aufrechterhaltung einer hohen Systemleistung und Stabilität. Diese Rolle umfasst das Entwerfen und Implementieren von cloud-nativen und cloud-agnostischen Lösungen, die sowohl neue Initiativen als auch laufende Projekte in der gesamten Organisation unterstützen. Dies ist eine hybride Rolle, zwei Tage pro Woche im Büro sind erforderlich. Darüber hinaus werden Sie:
- CI/CD-Pipelines erstellen und pflegen, die für AI/ML-Workflows optimiert sind.
- Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes verwalten.
- Beobachtbarkeit und Überwachung für verteilte KI-Agenten implementieren.
- Sicherheit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz in AWS- und Azure-Umgebungen gewährleisten.
- LLM-basierte Tools evaluieren, um die Produktivität der Ingenieure zu steigern.
- Ingenieurweite KI-Standards und Best Practices definieren und fördern.
- Mit Teams zusammenarbeiten, um die KI-Akzeptanz in der gesamten Organisation voranzutreiben.
- Lösungen entwerfen und bauen, die nahtlos in bestehende Workflows und Tools integriert werden.
Qualifikationen
- 4+ Jahre Erfahrung in der Plattformtechnik oder DevOps.
- Praktische Erfahrung mit AWS und Azure, einschließlich Tools wie Amazon SageMaker und Bedrock.
- Kenntnisse in Containertechnologien (Docker, Kubernetes).
- Nachweisliche Erfahrung in der Bereitstellung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen (1+ Jahr).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und eine kollaborative Denkweise in einer Remote-First-Umgebung.
- Leidenschaft für die Lösung von Entwicklerproblemen und die Verbesserung von Workflows.
- Fähigkeit, neue Technologien schnell zu erlernen und anzuwenden in einem schnelllebigen Umfeld.
- Vertrautheit mit Metriken zur Bewertung von KI-Modellen und Datenanforderungen.
Zusätzliche Informationen
Bitte beachten Sie, dass wir nur Kandidaten mit einer gültigen Arbeitserlaubnis berücksichtigen.
Standort: Berlin, Deutschland
Senioritätsstufe: Mid-Senior level
Beschäftigungsart: Vollzeit
Berufsbereich: Informationstechnologie
DevOps Engineer (AI Exposure) Arbeitgeber: RepRisk
RepRisk ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine vielfältige, multikulturelle und mission-driven Arbeitsumgebung bietet, in der Ihr Einfluss wirklich zählt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem hybriden Modell und der Möglichkeit, bis zu 4 Wochen pro Jahr im Ausland zu arbeiten, fördert RepRisk eine ausgewogene Work-Life-Balance und bietet zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie soziale Veranstaltungen, die das globale Team zusammenbringen. In unserem Büro in Berlin erwartet Sie ein einladendes Umfeld mit kostenlosen Snacks und Getränken, während Sie an innovativen Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so DevOps Engineer (AI Exposure) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über CI/CD-Pipelines, Docker und Kubernetes auffrischst. Wir wissen, dass du das drauf hast, also zeig es auch!
✨Präsentiere deine Projekte!
Habe eine Sammlung deiner besten Projekte parat, die deine Fähigkeiten im Bereich DevOps und AI zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, ins Gespräch zu kommen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um DevOps Engineer (AI Exposure) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für DevOps und AI sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du zu RepRisk passen würdest!
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und wie du mit Technologien wie AWS, Azure, Docker und Kubernetes gearbeitet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen!
Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell die relevanten Punkte finden und sehen, dass du organisiert bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RepRisk vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmenskultur
Informiere dich über die Werte und die Mission von RepRisk. Zeige in deinem Interview, dass du ihre Philosophie der Transparenz und verantwortungsvollen Geschäftspraktiken teilst. Das hilft dir, eine Verbindung zu den Interviewern herzustellen.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe den Umgang mit AWS, Azure, Docker und Kubernetes, um im Interview selbstbewusst auftreten zu können.
✨Beispiele für Problemlösungen bereitstellen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, in denen du erfolgreich Probleme gelöst hast. Dies zeigt deine Fähigkeiten als DevOps Engineer und deine Leidenschaft für innovative Lösungen im Bereich AI/ML.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du den Interviewern stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie sie AI-Standards implementieren.
