DevOps Engineer (A)

Für ein anspruchsvolles Beratungs- und Entwicklungsprojekt im Bereich GenAI-Plattform suchen wir einen erfahrenen DevOps Engineer (Senior) mit fundierter Expertise in Cloud-Infrastruktur, CI/CD und MLOps.

WORKLOAD

100%

WORKPLACE

Zürich / Remote (nur aus der Schweiz)

START DATE

01.10.2025

END DATE

31.03.2027

REFERENCE

3500

TYPE

Contracting

Aufgaben

  • Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines für Code, Daten und Modellbereitstellungen
  • Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen
  • Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen (Recheninstanzen, Container, Datenbanken, Netzwerke) mittels Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, CloudFormation)
  • Sicherstellung einer konsistenten, skalierbaren und compliance-konformen Infrastruktur gemäss ZKB-Richtlinien
  • Optimierung der Infrastruktur für KI-Workloads (hohe Verfügbarkeit, elastische Skalierung)
  • Überwachung der Systemleistung, Betriebszeit und Protokolle zur frühzeitigen Fehlererkennung
  • Implementierung von Monitoring- und Alarmierungsmechanismen (z. B. Prometheus, Grafana)
  • Implementierung von Qualitätssicherungsmechanismen (automatisierte Tests, Validierung von Modellen/Daten)
  • Konfiguration von Netzwerken, Firewalls und Zugriffskontrollen
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects
  • Durchführung von Schulungen und Workshops zu Cloud-Infrastruktur, CI/CD und MLOps

Anforderungen
  • Mehrjährige Erfahrung (5–8 Jahre) als DevOps Engineer, idealerweise im KI-/GenAI-Umfeld
  • Fundierte Kenntnisse in DevOps-Toolchains (Git, Docker, Terraform)
  • Erfahrung mit MLOps-Techniken (Continuous Model Integration & Deployment)
  • Erfahrung in der Implementierung automatisierter Tests und Validierungen für Datenpipelines, Modelle und Anwendungen
  • Tiefgehendes Wissen über Azure Cloud-Dienste (VMs, Container, Serverless, Speicher, Netzwerke)
  • Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code (Terraform, ARM, o. ä.)
  • Erfahrung mit Monitoring-Tools (Prometheus, Grafana, Azure Monitor), Logging und Alarmierung
  • Erfahrung in Performance Tuning und Kapazitätsplanung
  • Verständnis für generative KI-Lösungen (z. B. GPT, DALL-E) und deren Infrastruktur-Anforderungen
  • Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit
  • Bereitschaft, Wissen zu teilen und Teams zu schulen

Soft Skills
  • Analytisches und lösungsorientiertes Denken
  • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
  • Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein
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Praveen Rajkumar

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