Devops engineer • russelsheim
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Product Support Engineer - German Speaker (f/m/d).Join the excitement at Edmund Optics®, where we contribute shaping the future with optics, imaging and photonics and enjoy what we do! As a leading... Mehr anzeigen
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Du möchtest die Gesellschaft von morgen mitgestalten? Dann bist du bei ]init[ richtig.Denn unsere digitalen Lösungen sind für Menschen gemacht und haben gesellschaftliche Relevanz.Klingt spannend? ... Mehr anzeigen
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Die Bausparkasse Mainz AG (BKM) ist ein Finanzdienstleister mit den Schwerpunkten Bausparen, Baufinanzierung, Immobilien und Vorsorge.Architekten die BKM mit dem Ziel, Haus und Baufinanzierung aus ... Mehr anzeigen
Weiterentwicklungsmöglichkeiten.Jeder Mitarbeiter hat fachliche Ansprechpartner.Technischer Support und Vertriebssupport.Kundenberatung und Kundenbetreuung.Unterstützung bei der Angebotserstellung.... Mehr anzeigen
Die SalesTech Academy GmbH aus Mainz bietet mit der .Seit 2018 wird das Produkt kontinuierlich weiterentwickelt.Gemeinsam mit unseren Kunden und den Trainingsagenturen unserer Gruppe setzen wir spa... Mehr anzeigen
Unser Kunde ist ein erfolgreiches, global agierendes und eigentümergeführtes Unternehmen der Kunststoff und Gummiindustrie mit rund 130 Mitarbeitenden und ein „Hidden Champion“ auf seinem Gebiet.Mi... Mehr anzeigen
Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik o.Langjhrige Berufserfahrung in der Java-Softwareentwicklung, idealerweise 10 Jahre oder mehr.Sehr gute Kenntnisse in Java, Spring Boot, REST API... Mehr anzeigen
At TechBiz Global, we are providing recruitment service to our TOP clients from our portfolio. We are currently seeking an Senior AI DevOps / LLMOps specialist to join one of our clients' teams. If you're looking for an exciting opportunity to grow in a innovative environment, this could be the perfect fit for you.
Key Responsibilities
Automation of Build-to-Production
- Design and implement robust CI/CD pipelines tailored for AI, covering model weights,
dataset versioning, and application code.
- Develop specialized workflows for PromptOps, ensuring that system prompts are
version-controlled, tested for regressions, and deployed with the same rigor as traditional
code.
-Automate the deployment of Agentic workflows, managing the complexities of stateful
AI interactions and multi-agent handoffs.
2. AI Infrastructure as Code (IaC)
- Provision and manage high-performance compute environments (GPU clusters, TPU
pods) using Terraform, Pulumi, or Ansible.
- Define and enforce Policy-as-Code for AI endpoints to ensure compliance with security,
cost-usage limits, and data residency requirements.
- Maintain a consistent environment across Hybrid Infrastructure, ensuring seamless
parity between On-Premises development and Cloud production.
3. Safe Experimentation & Controlled Releases
- Architect Progressive Delivery strategies for AI, including Canary releases, Blue-Green
deployments, and Shadowing (where new models run in parallel with production to
compare outputs).
- Build “Evaluation-in-the-Loop” gates within the pipeline to automatically test for bias,
hallucination, and performance degradation before a release.
- Implement A/B testing frameworks specifically designed for LLM outputs and agentic
behavior.
4. Monitoring & Observability
- Establish deep observability into Inference Endpoints, tracking metrics like tokens-per-
second, latency, and drift in model accuracy.
-Integrate feedback loops that capture production “edge cases” to feed back into the
training and fine-tuning pipelines.
Must-Have Technical Skills:
-Orchestration: Advanced Kubernetes (K8s) skills, specifically with KubeFlow, Ray, or
NVIDIA Triton.
-CI/CD & IaC: Expertise in GitHub Actions/GitLab CI, and Terraform or Pulumi.
- AI Tooling: Experience with Weights & Biases, MLflow, LangSmith, or Arize
Phoenix.
-Hardware: Understanding of GPU virtualization, CUDA drivers, and on-premises
hardware management.
-Security: Familiarity with Open Policy Agent (OPA) and secret management (Vault).
Experience:
- 10+ years in DevOps, SRE, or Cloud Engineering.
- 2+ years of hands-on experience in MLOps or LLMOps, specifically moving LLMs
from notebook to production.
-Proven experience managing Hybrid Cloud environments (e.g., AWS/Azure + Private
Data Center).
