Cloud & DevOps
49 Stellen · nach Relevanz
Teamlead DevOps (m/w/d)
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95.000–125.000 € brutto/Jahr
Junior Cloud Data Engineer (all genders)
DYMATRIX CONSULTING GROUP GmbH
Vollzeit, Teilzeit
45.000–60.000 € brutto/Jahr
Junior Cloud Data Engineer - Azure ETL & Real-Time Data
DYMATRIX CONSULTING GROUP GmbH
Vollzeit, Teilzeit
45.000–60.000 € brutto/Jahr
Systemadministrator / System Engineer (m/w/d) – Microsoft Cloud & Hybrid Infrastructure
Schneider & Wulf IT GmbH
BabenhausenVollzeit, Teilzeit
55.000–70.000 € brutto/Jahr
DevOps Engineer Shared Services - Pipeline Entwickler GitLab (m/w/d)
Atruvia AG
Münster+ 1 weitereVollzeit, Teilzeit
65.000–85.000 € brutto/Jahr
DevOps Engineer Shared Services - Pipeline Entwickler GitLab (m/w/d)
Instaffo GmbH
KarlsruheVollzeit, Teilzeit
65.000–85.000 € brutto/Jahr
(Senior) Cloud Engineer Microsoft Azure (m/w/d) in der IT-Beratung
carmasec GmbH und Co. KG
KölnVollzeit, Teilzeit
75.000–100.000 € brutto/Jahr
Senior Cloud Solution Architect (m/w/d) – Microsoft Power Platform & Copilot
Instaffo GmbH
Aschaffenburg und UmgebungTeilzeit
System Architect / DevOps Engineer (m/w/d) – Infrastruktur & Cloud Solutions (Kubernetes, CI/CD, AWS)
FINNOFLEET GmbH
Vollzeit, Teilzeit
75.000–100.000 € brutto/Jahr
DevOps Engineer AWS / Linux / Docker / PHP (w/m/d)
Simovative Gmbh
München und UmgebungVollzeit, Teilzeit
65.000–85.000 € brutto/Jahr
Cloud Engineer* Data & AI
+ 1 weitere
*Wir bei inovex mögen Vielfalt und Individualität. Deshalb freuen wir uns, wenn du unser Team noch bunter machst.
in Teilzeit oder Vollzeit
Start: ab sofort oder zu einem späteren Zeitpunkt
Standorte: Karlsruhe, Köln, München, Hamburg, Berlin, Stuttgart oder Erlangen
Im Team IT Engineering & Operations entwerfen und implementieren wir für unsere Kunden neue, exzellente IT-Infrastrukturen und entwickeln bestehende durch innovative Lösungen weiter.
Was du bei uns bewegen kannst
- Als Cloud Engineer liegt dein Schwerpunkt auf der Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, wobei du GPU-Cluster orchestrierst, Datenplattformen strukturierst und Pipelines für ein effizientes Modell-Training sowie den stabilen Betrieb von Inferenz-Schnittstellen automatisierst.
- Datenplattformen konzipierst du, von der Storage-Architektur über Lakehouse-Formate bis zur Integration von Orchestrierung und Streaming-Komponenten.
- Tools wie Airflow, Spark on Kubernetes oder Ray setzt du auf, integrierst sie miteinander und stellst sicher, dass Data- und ML-Workflows zuverlässig in Produktion laufen.
- Infrastructure-as-Code und GitOps sind für dich der Standard. Bei sensiblen Datenprodukten baust du Sicherheit von Beginn an ein, von Network Policies bis zu den Anforderungen aus der Data Governance.
- Monitoring, Incident-Handling und GPU-Kapazitätsplanung liegen in deiner Verantwortung.
Inunseren Projekten verwenden wir folgende Technologien:
- AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes
- Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue
- Databricks, Snowflake, dbt, Iceberg
Intern wie extern kannst du dich bei uns auf vielfältige Art einbringen: Deinen anfangs gewählten technologischen Schwerpunkt kannst du jederzeit verlagern. Als Expert:in im Bereich Engineering hast du außerdem die Möglichkeit, jüngere Kolleg:innen durch Mentoring zu unterstützen.
Wer gut zu uns passen würde
Ob du ein Studium oder eine Ausbildung im IT-Bereich abgeschlossen hast, ist für uns nebensächlich. Für uns zählen deine fachlichen Skills und deine Persönlichkeit:
- Du hast fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb und bringst tiefgehende Kenntnisse im Umgang mit einem der großen Cloud-Provider (AWS, Azure, Google Cloud, StackIT) mit.
- Infrastructure-as-Code setzt du routiniert ein. Beim Aufbau von Datenplattformen verstehst du, wie Storage-Architekturen für unterschiedliche Workloads ausgelegt werden.
- Du bringst Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung, Streaming, GPU-Scheduling, Model Serving und Lakehouse-Plattformen mit oder hast Lust, dich in diese Bereiche einzuarbeiten.
- Netzwerk-Härtung und Security Best Practices denkst du von Anfang an mit, nicht als nachgelagerten Schritt.
- KI-Tools gehören zu deinem Arbeitsalltag: Code-Assistenten und KI-basierte Automatisierung setzt du selbstverständlich ein, etwa beim Aufsetzen von Terraform-Modulen für Data-Pipelines oder beim Optimieren von GPU-Workload-Konfigurationen.
- Komplexe technische Zusammenhänge kannst du auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen vermitteln. Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Was wir dir bieten
- inovex Culture: Kommunikation auf Augenhöhe, flache Hierarchien, Arbeiten in selbstorganisierten und agilen Teams, Vertrauen und Offenheit, starker Zusammenhalt
- Level Up: Weiterbildungsbudget, eigene inovex Academy, Onboarding- und Mentoring-Programm, enger Austausch mit der Community
- Balance: Flexibles und mobiles Arbeiten, keine Kernarbeitszeiten, Workation, 30 Tage Urlaub
- Familienfreundlichkeit: Flexibles Arbeitszeitmodell, Zuschuss zur Kinderbetreuung, Überstunden nur im Ausnahmefall
- Individualität: Betriebliche Altersvorsorge, E-Gym Wellpass, inovex Sportgruppen/ Sport-Community
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