Projektbeschreibung Für dieses Projekt werden ausschließlich Bewerbungen von angestellten Mitarbeiter*innen (von Systemhäusern, IT - Dienstleistern, etc. ) akzeptiert. Freiberufler*innen können beim Kunden leider nicht vorgestellt werden. Bitte sehen Sie als Freiberufler*innen von Bewerbungen ab.Betrieb und Weiterentwicklung eines KI-basierten Chat- und Assistenzsystems einschließlich GenAI- und Agenten-Komponenten im produktiven Umfeld.Aufbau, Konfiguration und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Deployment-Prozessen sowie automatisierten Betriebsabläufen für KI- und Cloud-Anwendungen.Betrieb, Absicherung und Optimierung containerisierter Laufzeitumgebungen auf Basis von Kubernetes und vergleichbaren Cloud-nativen Plattformen.Implementierung, Integration und Betrieb von MCP-Servern sowie MCP-basierten Anbindungen für Agenten- und Tool-Integrationen.Durchführung von Maßnahmen zur Sicherstellung von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Stabilität und Performance produktiver Systeme.Durchführung der Integration und Operationalisierung von GenAI-Services und Agentic-Engineering-Werkzeugen (z. B. AWS Bedrock, Azure AI Services, AWS Kiro oder vergleichbare Plattformen) im Rahmen produktiver Betriebsprozesse.Erstellung technischer Dokumentationen, Betriebsdokumentationen und Architekturartefakte für die entwickelten und betriebenen Lösungen.SkillsMuss-Anforderungen Betrieb produktiver Plattform- und Cloud-Umgebungen: Mehrjährige Erfahrung im DevOps-, Platform- oder Cloud-Engineering mit Betriebsverantwortung für produktive Systeme - Erfahrungslevel in Jahren - ab 5 JahreErfahrung im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines sowie automatisierten Deployment-Prozessen - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 JahreErfahrung im Betrieb und der Weiterentwicklung von KI-, GenAI- oder agentischen Anwendungen - Erfahrungslevel in Jahren - ab 1 JahrErfahrung im Operations-Umfeld von Cloud- und Container-Plattformen für den Übergang von OpenShift zu AWS in den letzten 4 Jahren - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 JahreIT-Betrieb und Service Management produktiver Systeme: Erfahrung im Incident Management, Problem Management und produktiven Systembetrieb - Erfahrungslevel in Jahren - ab 3 JahreSoll-Anforderungen Erfahrung im Agentic Engineering, insbesondere Agent-Orchestrierung, Tool-Nutzung, Multi-Agent-Architekturen und Agent-Lifecycle-Management - Anzahl Referenzen - 2Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Betriebsmodelle, Runbooks, Supportstrukturen, Bereitschafts- und Eskalationsprozesse - Anzahl Referenzen - 2Erfahrung in Skalierung, Hochverfügbarkeit, Resilienz und Performanceoptimierung produktiver cloud-nativer Plattformen - Anzahl Referenzen - 2Erfahrung in der Einführung neuer Technologien, Engineering-Werkzeuge oder Betriebsprozesse im KI-/GenAI-/Agentic-Umfeld - Anzahl Referenzen - 1Erfahrung in der Erstellung technischer Betriebs-, Architektur- und Entscheidungsdokumentationen für produktive Plattformen und KI-Systeme - Anzahl Referenzen - 1Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Architektur-, Plattform-, Security-, Entwicklungs- und Betriebsteams in komplexen Organisationen - Anzahl Referenzen - 2Erfahrung mit GenAI-Plattformen und KI-Foundation-Services (z. B. AWS Bedrock, Azure AI Services oder vergleichbare Plattformen) - Anzahl Referenzen - 1Erfahrung mit IAM-, Security- und Secret-Management-Konzepten in komplexen Cloud-Umgebungen über die Mindestanforderungen hinaus - Anzahl Referenzen - 2Erfahrung mit MCP-basierten Integrationsszenarien, insbesondere produktive MCP-Server, Tool-Gateways, Registries oder Tool-Integrationen - Anzahl Referenzen - 2Security und Compliance für KI-Lösungen: Erfahrung in der Umsetzung von Governance-, Security- und Compliance-Anforderungen für KI-Lösungen (Guardrails, Auditierbarkeit, Policy Enforcement, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen) - Anzahl Referenzen - 1

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IT - DevOps Engineer u.a. Cloud, CI/CD, KI, GenAI, Openshift, AWS, Incident, etc. (w/m/d)