Cloud Engineer* Data & AI
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Job description
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 häufig folgende Technologien:
AWS, Azure, Google Cloud, StackIT, Kubernetes
Terraform, ArgoCD, Helm, Cilium, Kyverno
Airflow, Spark, Kafka, Ray, Kueue
Databricks, Snowflake, dbt, Iceberg
S3, PostgreSQL, pgvector, MLflow, vLLM, KServe
Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
Python, Go
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.
Requirements
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.
Originally posted on Himalayas
Prepare your application
Use the description above to assess your fit for inovex GmbH. This checklist is guidance from Resumize, rather than additional requirements from the employer. Imported listings can be shortened or change after collection, so confirm the complete description and current availability before sending an application.
Match requirements to evidence
Identify the responsibilities and skills the employer explicitly names. For each important requirement, choose one example from your work, education, training, or projects. Explain what you did, how you did it, and what changed as a result. Include a measurable outcome when you can support it. If you lack a requirement, describe related experience accurately instead of adding an unfamiliar skill to your resume.
Put the most relevant examples near the top of your resume. Keep job titles, dates, qualifications, and contact details consistent across your application materials. Use the employer’s terminology when it describes your experience accurately; a copied list of keywords does not explain your contribution. A short, specific bullet is easier to review than a paragraph that mixes several unrelated duties.
Check the working arrangement
Confirm the location, schedule, employment type, and any eligibility requirements on the employer’s site. A remote label does not establish worldwide eligibility or flexible hours. If compensation, benefits, equipment, travel, or contract duration are missing from this listing, write down your questions for the recruiter. Do not assume details from another opening at the same company apply to this role.
Review before submitting
Follow the employer’s requested file format and application instructions. Open your exported resume and check that its text is selectable, its sections read in order, and its links work. Proofread names, dates, and contact information. Share confidential work samples only when you have permission, and use an anonymized example when necessary.
Submit through a trusted employer or recruiting destination. If the original listing has disappeared, search the employer’s careers page for the title rather than assuming the vacancy remains open. Save the application date, job reference, and the version of your resume you sent. Those details help you prepare for a later conversation and avoid submitting conflicting information through several job boards.
Review your resume for writing and readability feedback, or browse other openings if this opportunity is unavailable.