Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and implement end-to-end GenAI and ML infrastructures for AI applications.
- Arbeitgeber: Join a leading European management and technology consultancy with over 50,000 tech-savvy professionals.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy hybrid work options, extensive training, and flexible vacation days.
- Warum dieser Job: Shape the digital future of Europe while working on innovative technologies in a collaborative environment.
- Gewünschte Qualifikationen: Degree in computer science or related fields with experience in ML and cloud technologies required.
- Andere Informationen: Experience with tools like Docker, Kubernetes, and Python is essential; good German and English skills needed.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Wir sind als eine der führenden europäischen Management- und Technologieberatungen ein echter Tech-Player. Wir sehen uns als Vordenker*innen, handeln und denken strategisch, entwickeln mit unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen, sowie präzise Prozesse und implementieren innovative Technologien. Weltweit sind wir über 50.000 tech-affine und kluge Köpfe – gemeinsam gestalten wir die Zukunft unserer Kunden und die der Gesellschaft.
Bist du bereit, das digitale Europa mitzugestalten?
Stellenbeschreibung
- Konzeption und Umsetzung von End-To-End GenAI- und ML-Infrastrukturen, die den kompletten Lebenszyklus von AI-Anwendungsfällen abdecken – von der Datenaufbereitung über Training und Fine-Tuning von Modellen (z. B. LLMs) bis hin zu Trigger-Systemen für kontinuierliches Re-Training, Bereitstellung von Modellen als Services und Monitoring.
- Planung, Aufbau und Administration von Betriebsplattformen (On-Premise oder Cloud) für GenAI- und ML-Anwendungen, basierend auf modernen Technologien wie Kubernetes oder modernen Container-Orchestrierungsansätzen – sowie Analyse und Optimierung bestehender Plattformen beim Kunden.
- Bereitstellung und Deployment von lokalen LLMs und Generative AI-Modellen auf der Plattform, einschließlich Integration von Tools und APIs für GenAI-Workflows und Anwendungen.
- Unterstützung der Data Scientists, Data Engineers und Machine Learning Engineers bei der Erstellung von Schnittstellen, Datenaufbereitung und Workflows.
- Partnerschaftliche Beratung unserer Kunden in allen Projektphasen: von der Anforderungsdefinition über die Konzeption bis hin zur Implementierung und erfolgreichen Produktivsetzung.
- Verantwortung für Qualität und Projekterfolg sowie aktive Mitarbeit an der Weiterentwicklung unseres Beratungsportfolios, insbesondere im Bereich GenAI und LLM-Infrastrukturen.
- Beratung heißt Flexibilität: Dein Projekteinsatz richtet sich nach unseren Kunden und deiner Projektsituation – du arbeitest deutschlandweit in unseren Offices, beim Kunden vor Ort und von zu Hause.
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen oder eines vergleichbaren Studiengangs, idealerweise mit Schwerpunkten in Machine Learning, Künstlicher Intelligenz oder Cloud-Technologien.
- Sehr gute Kenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung in container-basierten Architekturen (z. B. Docker) sowie Plattformen wie Kubernetes oder Openshift, speziell im Kontext von Infrastruktur für GenAI und ML.
- Fundierte Kenntnisse und Erfahrung mit relevanten Tools und Frameworks für den ML- und GenAI-Lifecycle, wie Hugging Face, NVIDIA AI Enterprise, vLLM und LangChain, sowie Techniken für Training, Fine-Tuning (z. B. LoRA, Prompt-Tuning) und Deployment von Modellen.
- Kenntnisse und Erfahrung mit Cloud-Lösungen wie AWS, Azure, Google Cloud oder IBM Cloud, insbesondere im Bereich der Bereitstellung von ML- und GenAI-Anwendungen.
- Umfassende Erfahrung mit Automatisierungs- und Entwicklungstools, darunter Python, Skript-Werkzeugen (z. B. Ansible, Terraform), Software-Entwicklungstools (z. B. Git, Gitlab, Jenkins) und Betriebssystemen auf Linux-Basis.
- Adressatengerechte Kommunikation komplexer, technischer Sachverhalte und Erfahrung in großen IT-Landschaften und -Organisationen, idealerweise im Public Sector.
- Gute Deutschkenntnisse (ab B2 Niveau) sowie Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Zusätzliche Informationen
- Weiterbildung: umfangreiche fachliche und methodische Trainings inkl. Zertifizierungen sowie vielfältige Entwicklungsperspektiven innerhalb des Unternehmens.
- Work-Life-Balance: hybrides Arbeiten innerhalb von Deutschland und für einen begrenzten Zeitraum in definierten EU-Ländern, Familienservice, Firmenfitness sowie die Möglichkeit zu einem Sabbatical.
- Flexible Urlaubsgestaltung: 30 Tage Urlaub und die Möglichkeit zur individuellen Erhöhung oder Verringerung des jährlichen Urlaubs um bis zu 5 Tage.
- IT-Equipment: Wir unterstützen dich bei der Ausstattung von benötigtem Zusatz-Equipment für ein optimales ortsflexibles Arbeiten.
- Selbst fahren: Firmenwagen und Dienstfahrrad per Gehaltsumwandlung.
- Unser Mindset: Teamspirit, offene Türen, Duzkultur, gelebte Vielfalt.
Vielfalt ist eine wichtige Grundlage unserer Unternehmenskultur. Wir möchten ein inklusives Umfeld schaffen, das die Diversität all unserer 2.700 Mitarbeitenden in Deutschland und Österreich berücksichtigt und in dem du dich bestmöglich entfalten kannst. Denn wir bei Sopra Steria sind davon überzeugt, dass deine Individualität der Schlüssel zu einem nachhaltigen Unternehmenserfolg ist.
Wir setzen uns für eine nachhaltige Zukunft ein: Ob mit konzernweiten Stipendien- und Corporate Volunteering-Programmen oder mit Projekten zur Förderung von Bildung, Chancengleichheit und digitaler Inklusion – wir übernehmen Verantwortung für die Gesellschaft. Wir glauben fest daran, dass digitale Innovationen ein Schlüssel zu Gleichberechtigung, Inklusion und Klimaschutz sind.
Impressum
#J-18808-Ljbffr
AI Platform Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Sopra Steria

Kontaktperson:
Sopra Steria HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: AI Platform Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen oder erhält wertvolle Einblicke in den Bewerbungsprozess.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem Laufenden über aktuelle Trends in der KI- und ML-Branche. Verfolge relevante Blogs, Podcasts oder Webinare, um dein Wissen zu erweitern und bei Gesprächen im Vorstellungsgespräch glänzen zu können.
✨Tip Nummer 3
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit GenAI und ML beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Wissen vertiefen, sondern auch potenzielle Arbeitgeber kennenlernen und dich über offene Positionen informieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du an Coding-Challenges oder Hackathons teilnimmst. Dies hilft dir, deine Fähigkeiten unter Beweis zu stellen und zeigt dein Engagement für die Position als AI Platform Engineer.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: AI Platform Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation und Eignung für die Position als AI Platform Engineer unterstreicht. Gehe auf relevante Projekte oder Erfahrungen ein, die deine Kenntnisse in GenAI und ML-Infrastrukturen zeigen.
Hebe technische Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in container-basierten Architekturen, Kubernetes, Cloud-Lösungen und relevanten Tools wie Hugging Face oder NVIDIA AI Enterprise. Zeige, wie diese Fähigkeiten zur Lösung der Herausforderungen des Unternehmens beitragen können.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen klar dargestellt sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sopra Steria vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Technologien und Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Kubernetes, Docker und relevante ML-Frameworks. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen damit.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Konzeption und Umsetzung von GenAI- und ML-Infrastrukturen demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Rolle auch Beratung umfasst, ist es wichtig, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu kommunizieren. Übe, wie du technische Konzepte einfach und klar erklären kannst, um sicherzustellen, dass du auch für Nicht-Techniker verständlich bist.
✨Zeige Flexibilität und Teamgeist
Betone deine Bereitschaft, in verschiedenen Projekten und Umgebungen zu arbeiten. Das Unternehmen sucht nach jemandem, der teamorientiert ist und sich an unterschiedliche Kundenbedürfnisse anpassen kann. Teile Beispiele, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast.