Service Operator – nur sozialversicherungspflichtig Angestellte (m/w/d)

Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.

Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n Service Operator – nur sozialversicherungspflichtig Angestellte (m/w/d) - Remote aus Deutschland.

Ihre Aufgaben

• Umsetzung und Überwachung von IT-Sicherheitsmaßnahmen im Tagesbetrieb
• Sicherstellung und Kontrolle der Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben im Umgang mit Daten
• Monitoring und Optimierung der Software- und KI-Workflows im laufenden Betrieb zur Effizienz- und Stabilitätssteigerung
• Beratung bei Testprozessen und der Auswahl und Bereitstellung geeigneter KI-Modelle

Interessiert?

Sven Schäfer

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Ihre Qualifikationen

• (Muss) 3 Jahre Erfahrung im technischen Support für Probleme / Fragen / Optimierungspunkte bei der Nutzung der KI-Anwendung des Auftraggebers. Beantwortung von Nutzerfragen bei der Anwendung des KI-Modells.
• (Muss) Entwickeln einer repräsentativen Strategie zum Erstellen von Benchmarks, die für Analysen und Trenderkennung genutzt werden können. Resultierende Benchmarks sollen das System laufend monitoren können. (2 Projektreferenzen)
• (Muss) Überwachung und Analyse von System- und Anwendungsleistung und -verfügbarkeit. Logging, Metrics, Tracing, LLM-/Agent-Telemetrie, SLOs, Incident Handling, Recovery und Betriebsübergabe bewerten. (1 Projektreferenz)
• (Muss) Ableiten von Lösungsansätzen zur Behebung von Problemen, die beim Monitoring auftauchen. Kompetenz und Verständnis zu Fehlerverhalten von KI-Systemen, um Ursache zu diagnostizieren und Fehlerquellen zu eliminieren. (1 Projektreferenz)
• (Muss) Entwickeln von Ansätzen und Methoden zur Verbesserung des aktuellen Prozesses der Modellnutzung, sowie des aktuellen Prozesses des Supports. Fähigkeit zur Diagnose von Prozess-Bottlenecks. (Beleg durch ein Process Mining Zertifikat)
• (Soll) Wissen über Frontier-, Open-Source- und Open-Weight-Modelle, sowie deren Architektur, Größe, Kontext, Inferenzverhalten und Einsatzgrenzen. (2 Projektreferenzen)
• (Soll) Erarbeitung und Durchführung von Schulungen zur Nutzung des KI-Modells. Darstellung von Best Practices für Anwender des Auftraggebers, um das maximale Potenzial der KI-Anwendung ausschöpfen zu können. (1 Projektreferenz)
• (Soll) Verständnis von Kostenstrukturen der KI-Modelle, sowie Maßnahmen zur Überwachung und Reduktion der Kosten. (1 Projektreferenz)
• (Soll) Verbesserung der bestehenden Service Operations, indem aus Fehlerbildern abgeleitet wird, welche Strategien von Prompting, Retrieval, Fine-Tuning, Distillation oder Training eines spezialisierten SLM fachlich und wirtschaftlich begründet ist. (1 Projektreferenz)
• (Soll) Modellinferenz auf Kubernetes / Docker einschließlich Ressourcenrequests/-limits, GPU-Nutzung, Skalierung und Telemetrie technisch beurteilen und bewerten (1 Projektreferenz)