{"id":65538,"title":"IT Administrator (m/w/d) Schwerpunkt KI Plattform","company":"kdw HR GmbH & Co. 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B. Prometheus, Grafana, Loki oder OpenTelemetry\n- Kenntnisse relevanter Anforderungen wie EU AI Act und DSGVO\n- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift\n- Erfahrung mit Open-Source-KI-Plattformen wie Open WebUI, KubeRay, Kubeflow oder MLflow\n- Kenntnisse in RAG, GraphRAG und Vektordatenbanken\n- Erfahrung mit Fine-Tuning, Modellmanagement sowie MLOps-/LLMOps-Prozessen\n- Kenntnisse im Bereich AI Gateways, API-Management und Guardrails\n- Analytisches Denkvermögen und ausgeprägte Problemlösungskompetenz\n- Selbstständige, lösungsorientierte und strukturierte Arbeitsweise\n- Kommunikationsstärke, Teamgeist und hohe Serviceorientierung\n- Motivation, sich eigenständig in neue Themengebiete einzuarbeiten\n\nDein Ansprechpartner:\n[entfernt]\n\nMobil/WhatsApp: [entfernt]\n\nE-Mail: [entfernt]\n\nAbteilung(en): Office","responsibilities_text":"- Verantwortung für Planung, Betrieb und Weiterentwicklung einer sicheren und skalierbaren KI-Plattform und Inferenz-Cluster\n- Betrieb und Administration von KI-Infrastrukturen, Storage- und GPU-Systemen\n- Aufbau und Betrieb von GPU-Clustern sowie Kubernetes-Umgebungen\n- Deployment und Betrieb von Large Language Models (LLMs) sowie Optimierung von Inferenz-Workloads\n- Umsetzung von Backup-, Recovery- und Disaster-Recovery-Konzepten\n- Administration von Identity- und Access-Management sowie Absicherung von KI-APIs und Modellen\n- Monitoring, Fehlerbehebung, Automatisierung und Dokumentation der Plattform\n- Sicherstellung von Governance, Auditierbarkeit und Einhaltung relevanter Standards und Vorgaben\nWas wir uns von Dir wünschen:\n- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Ausbildung zum Fachinformatiker Systemintegration oder vergleichbare Qualifikation\n- Praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von IT-Infrastrukturen, idealerweise im KI-Umfeld\n- Erfahrung mit NVIDIA-GPU-Infrastrukturen und GPU-Clustern\n- Fundierte Kenntnisse in Kubernetes (On-Premises)\n- Erfahrung mit LLM-Frameworks wie vLLM, Ray Serve, SGLang oder vergleichbaren Technologien\n- Kenntnisse in Docker, Helm, ArgoCD und GitOps\n- Erfahrung mit Monitoring und Observability, z. 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