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Mit über 8.000 Kolleg*innen betreiben und modernisieren wir eine der größten und komplexesten IT-Infrastrukturen in Deutschland. Wir suchen verantwortungsvolle IT-Spezialist*innen, die die Bundeswehr-IT aus Überzeugung in herausfordernden Digitalisierungsvorhaben weiterentwickeln und so einen Beitrag zur Sicherheit Deutschlands leisten wollen.\nWir im Technology Engineering Team sind als Teil vom Chief Technology Office (CTO) mitverantwortlich für die strategische Erneuerung des Leistungsportfolios der BWI. Unser Auftrag ist es eine KI-Service Plattform zu entwickeln und zu betreiben, über welche Mitarbeitende der BWI Zugriff auf modernste KI-Technologie erhalten. Hierzu verbinden wir Innovation und Forschung zur Künstlichen Intelligenz mit Best Practices aus DevSecOps und MLOps. Aktuell bauen wir ein starkes Team mit Expertise in unterschiedlichen Bereichen der KI-Entwicklung auf.\nWerde auch Du Teil unseres Teams und unterstütze uns auf unserer gemeinsamen Mission!\nDein Profil:\n-\nAbgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) im Bereich Informatik, Mathematik oder verwandte Fachrichtung\n-\nMehrjährige praktische Erfahrung (mind. 5 Jahre) im Betrieb von Container- und Virtualisierungsumgebungen mit Fokus auf Kubernetes (idealer Weise für On-Premises oder Hybrid-Cloud)\n-\nFundierte Kenntnisse in Netzwerk- und Sicherheitskonzepten im Kontext von Kubernetes und Erfahrung mit der Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien\n-\nErfahrung mit der Bereitstellung und Administration von CI/CD-Pipelines (z. B. GitLab CI, Tekton, ArgoCD)\n-\nGutes Verständnis von DevOps-Prinzipien und Infrastructure-as-Code\n-\nVon Vorteil, aber keine Voraussetzung: Entwicklung und Anpassung von Kubernetes-Operatoren sowie Erfahrung mit MLOps-Technologien (Kubeflow, MLflow, vLLM, NVIDIA Triton, DeepSpeed)\n-\nKenntnisse in der Administration von SQL-, NoSQL- und Vektor-Datenbanken\n-\nVerhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift\nDeine Aufgaben:\n-\nPlanung, Aufbau und Betrieb von skalierbaren Kubernetes-Clustern mit GPU-Unterstützung als Grundlage einer KI-Serviceplattform\n-\nOptimierung von Cluster-Ressourcen für KI/ML-Workloads (Scheduling, GPU-Management, Skalierung)\n-\nKonzeption, Umsetzung und Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien\n-\nEntwicklung und Umsetzung einer Update-, Patch- und Recovery-Strategie\n-\nImplementierung und Betrieb von Monitoring- und Observability-Lösungen (z. B. 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