Senior DevOps Engineer – Kubernetes, Automatisierung & KI-Plattform

Deine Aufgaben

• Infrastruktur vollständig als Code konzipieren und weiterentwickeln – deklarativ, versioniert und reproduzierbar mit Terraform, Ansible und Helm
  
• OpenShift-/Kubernetes-Plattformen für produktive, hochverfügbare Workloads betreiben, skalieren und härten
  
• CI/CD-Pipelines für Build, Test, Security-Prüfungen, Deployment und Rollback automatisieren und GitOps-Prinzipien umsetzen
  
• Automatisierungs- und Tooling-Lösungen in Python, Bash oder einer vergleichbaren Sprache wie Go oder PHP entwickeln
  
• Das zentrale LLM-Gateway auf Basis von LiteLLM betreiben und weiterentwickeln, einschliesslich Routing, Fallbacks, Mandanten, Quotas, Caching und Failover
  
• Kosten, Nutzung, Qualität und Sicherheit von KI-Workloads transparent und messbar machen
  
• KI-Agenten und KI-Services entwickeln, containerisieren, integrieren und stabil produktiv betreiben
  
• Monitoring, Logging und Tracing mit Grafana, Prometheus, Splunk oder Instana gestalten und nachhaltige Ursachenanalysen durchführen
  
• Spannende und anspruchsvolle Kunden-Grossprojekte umsetzen – von der Anforderung bis zum stabilen produktiven Betrieb
  
• Eng mit Softwareentwicklung, IT-Betrieb, Security und Architektur zusammenarbeiten sowie Systeme, Deployments und Betriebsprozesse nachvollziehbar dokumentieren
  

Dein Profil

• Studium in Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung mit entsprechender Praxiserfahrung
  
• Mindestens fünf Jahre Erfahrung in ICT-Projekten, davon ein substanzieller Anteil in DevOps, Platform Engineering oder SRE
  
• Fundierte Praxis mit OpenShift oder Kubernetes im produktiven Betrieb sowie mit Docker
  
• Sehr gute Kenntnisse in CI/CD, Automatisierung und Deployment-Prozessen mit Jenkins, GitLab CI oder GitHub Actions, Git und Maven
  
• Solide Erfahrung mit Terraform und Ansible sowie gute Programmiererfahrung für Automatisierung und Tooling, bevorzugt Python; weitere Sprachen wie Go oder PHP sind willkommen
  
• Sicherer Umgang mit Monitoring-, Logging- und Observability-Lösungen
  
• Praktische Erfahrung mit KI-gestützten Tools im DevOps-Alltag und Interesse am Betrieb von KI-Workloads
  
• Grundkenntnisse von Message Brokern wie Kafka oder RabbitMQ sowie von APIs und API-Gateways
  
• Erfahrung mit agilen Methoden sowie Jira und Confluence
  
• Sehr gutes Deutsch, mindestens C1, und gutes Englisch
  
• Ein klares Plus: Erfahrung mit LLM-Gateways, LiteLLM, KI-Agenten, RAG, Vektor-Datenbanken, Public Cloud, FinOps, OpenSearch/Elasticsearch, Service Mesh, Policy-as-Code oder Supply-Chain-Security