Cloud Engineer (Generative AI & LLM) (m/w/d)

Willkommen bei CBTW! Wir sind ein innovatives Team mit über 3.000 Mitarbeitern in 21 Ländern und führend in den Bereichen Strategie & Governance, Software-Engineering, Datenanalyse & KI und mehr.

Als Mitglied unseres Teams bei CBTW arbeitest Du in einem inspirierenden Umfeld an anspruchsvollen Projekten. Wir fördern die Entwicklung der Experten von morgen und schätzen Deine Ideen. Wenn Du bereit bist, die Zukunft der datengetriebenen Transformation mit einem hochmotivierten Team zu gestalten, bewirb Dich jetzt bei CBTW! Zusammen schaffen wir Großartiges.

Wir suchen einen erfahrenen und engagierten Cloud Engineer (Medior–Senior) mit Schwerpunkt auf generativer KI zur Verstärkung unseres Teams. In dieser Rolle übernimmst Du eine zentrale Verantwortung für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb skalierbarer Cloud-Infrastrukturen und entwickelst gemeinsam mit unseren Kunden leistungsfähige KI-gestützte Lösungen.

• Eigenverantwortliche Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb skalierbarer Cloud-Architekturen
• Enge Zusammenarbeit mit internen Teams und Kunden zur Integration generativer KI-Modelle in produktive Cloud-Lösungen
• Optimierung von Cloud-Ressourcen hinsichtlich Performance, Kosten, Skalierbarkeit und Security
• Analyse und nachhaltige Behebung komplexer Infrastruktur- und Performance-Probleme
• Aufbau, Weiterentwicklung und Automatisierung von CI/CD-Pipelines für Cloud-Services und KI-Modelle
• Technische Beratung von Kunden sowie aktive Mitgestaltung von Architekturentscheidungen
• Kontinuierliche Weiterentwicklung von Best Practices im Bereich Cloud Engineering und Generative AI

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige praktische Erfahrung als Cloud Engineer, idealerweise mit Fokus auf Generative AI oder datengetriebene Plattformen
• Fundierte Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform (AWS, Azure oder Google Cloud) in produktiven Umgebungen
• Sehr gute Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes)
• Praxiserfahrung im Aufbau und Betrieb von MLOps-Pipelines sowie im gesamten AI Model Lifecycle Management
• Solide Kenntnisse im Bereich Data Engineering, Datenpipelines und ETL-Prozesse
• Erfahrung mit modernen KI-Frameworks und Tools wie Hugging Face, LangChain oder vergleichbaren Technologien
• Fähigkeit, komplexe technische Herausforderungen strukturiert zu analysieren und nachhaltig zu lösen
• Starke Kommunikationsfähigkeiten – auch in der Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern
• Teamplayer-Mindset und Erfahrung in interdisziplinären Projektteams
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse
• Reisebereitschaft innerhalb der DACH Region

Es ist unwahrscheinlich, dass jede:r Kandidat:in all diese Anforderungen erfüllt. Wenn Deine Erfahrungen anders sind und Du glaubst, dass Du einen Mehrwert für die Position bieten kannst, lass uns gerne darüber sprechen!

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