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DevOps & Cloudvor 66 Tagen

Senior Azure AI Platform Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Hays AG
Contracting 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Azure AI Platform Engineer für ein spannendes Projekt bei einem renommierten Unternehmen. Die Position ist vollständig remote und kann sofort besetzt werden.

Aufgaben: Sie konzipieren, bauen und entwickeln eine cloudbasierte AI- und Automatisierungsplattform auf Microsoft Azure weiter. Dabei verantworten Sie die Entwicklung und Automatisierung von Cloud-Infrastrukturen mittels Infrastructure as Code, implementieren moderne CI/CD-Pipelines und entwickeln Best-Practice-Templates sowie wiederverwendbare Plattformkomponenten. Sie bauen Monitoring-, Logging- und Observability-Lösungen auf und stellen Cloud Security-, Governance- sowie Compliance-Anforderungen sicher. Darüber hinaus beraten Sie bei Architekturentscheidungen für skalierbare Lösungen und arbeiten in einem internationalen Team zusammen.

Anforderungen: Sie bringen profunde Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb von Cloud-Lösungen auf Microsoft Azure mit. Fundierte Expertise in Infrastructure as Code (Terraform) und Automatisierung komplexer Cloud-Umgebungen ist erforderlich. Praxiserfahrung mit modernen CI/CD-Pipelines (Jenkins, GitHub Actions) sowie sehr gute Python-Kenntnisse für Automatisierung und Plattformentwicklung sind notwendig. Nachweisbare Erfahrung in Cloud Security, Governance und Enterprise-Standards sowie fundiertes Know-how in Monitoring und Observability werden vorausgesetzt. Verständnis für GenAI- und Agentic-AI-Konzepte ist wichtig. Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Azure Functions, Azure Logic Apps, AI Engineering, MLOps oder Workflow-Automatisierungslösungen sowie Azure- oder AWS-Zertifizierungen.

Benefits: Sie profitieren von einem spannenden Projekt, der Option auf Projektverlängerung und vollständiger Remote-Arbeit.

Skills erklärt

Microsoft Azure
Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
Infrastructure as Code
Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
CI/CD Pipelines
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
Jenkins
Automatisierungstool für kontinuierliche Integration und Deployment (CI/CD), das Softwareprojekte automatisch testet und bereitstellt.
GitHub Actions
Automatisierungstool von GitHub, das es ermöglicht, Workflows wie Tests, Builds oder Deployments automatisch bei bestimmten Ereignissen im Code-Repository auszulösen.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Cloud Security
Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Daten, Anwendungen und Infrastruktur in Cloud-Umgebungen.
Governance
Regelwerk und Strukturen für Entscheidungsfindung und Kontrolle in Organisationen; definiert Verantwortlichkeiten, Prozesse und Compliance-Anforderungen.
Monitoring
Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Logging
Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
Observability
Fähigkeit, den Zustand und das Verhalten von IT-Systemen durch Metriken, Logs und Traces zu überwachen und zu verstehen.
GenAI
Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
Agentic AI
Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
Azure Functions
Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Workflow-Automatisierung
Einsatz von Tools und Technologien, um wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisch ablaufen zu lassen.

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