DevOps Engineer - GenAi

SuisseCo ist spezialisiert auf die europaweite Rekrutierung und Vermittlung von hochqualifizierten, zuverlässigen und motivierten IT-Spezialisten für Unternehmen in der Schweiz. Wir unterstützen dadurch unsere Kunden bei der Umsetzung ihrer IT-Projekte und garantieren zeitnahe und flexible Lösungen mit höchster Qualität.

Aktuell sind wir für eine renommierte Grossbank aus Zürich auf der Suche nach einem DevOps Engineer

• Einsatzbeginn: Oktober 2025
• Projektdauer: März 2027
• Arbeitspensum: 100%

Hauptaufgaben

• Implementierung von Mechanismen zur Qualitätssicherung (z. B. automatisierte Tests, Validierung von Modellen und Datenintegrität) innerhalb der CI/CD-Pipelines.
• Sicherstellung einer sicheren, zuverlässigen und effizienten Kommunikation zwischen Ressourcen, Anwendungen und Benutzern durch die richtige
• Konfiguration von Netzwerken, Firewalls und Zugriffskontrollen.
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects, um technische Anforderungen zu verstehen und umzusetzen.
• Unterstützung von Teams durch Schulungen und Workshops zu Themen wie Cloud-Infrastruktur, CI/CD-Prozesse und MLOps.

Anforderungen

• Fundierte Erfahrung mit DevOps-Toolchains (z. B. Git, Docker, Terraform), um alle Prozesse zu automatisieren – von Modelltrainings-Workflows bis hin zu Anwendungsbereitstellungen.
• Vertrautheit mit MLOps-Techniken für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Modellen (Continuous Model Integration & Deployment).
• Erfahrung in der Implementierung von automatisierten Tests und Validierungen für Datenpipelines, Modelle und Anwendungen.
• Tiefgehendes Wissen über Cloud-Dienste auf Azure, einschliesslich virtueller Maschinen (VMs), Container, serverloser Dienste (Serverless), Speicherlösungen und virtueller Netzwerke (VPC/VNet).
• Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code zu skripten und zu verwalten, z. B. mit Terraform, ARM (Azure Resource Manager) oder ähnlichen Tools.
• Kenntnisse im Bereich DevOps, einschliesslich der Nutzung von Monitoring-Tools (z.B. Prometheus, Grafana, Azure Monitor), Logging-Systemen und Alarmierung, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen.
• Erfahrung in der Leistungsoptimierung (Performance Tuning) und Kapazitätsplanung, um die Stabilität und Effizienz der Plattform zu gewährleisten.
• Gutes Verständnis der Funktionsweise von generativen KI-Lösungen (z. B. Modelle wie GPT, DALL-E), einschliesslich ihrer Anforderungen an Infrastruktur, Datenverarbeitung und Bereitstellung.
• Fähigkeit, eng mit interdisziplinären Teams wie Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects zusammenzuarbeiten, um technische Anforderungen zu verstehen und umzusetzen.
• Bereitschaft, Wissen zu teilen und andere Teammitglieder in den Bereichen Cloud-Infrastruktur, CI/CD und MLOps zu schulen.