DevOps Engineer (A)

BESCHÄFTIGUNGSGRAD

100%

ARBEITSORT

Zürich / Remote (nur aus der Schweiz)

STARTDATUM

01.10.2025

ENDDATUM

31.03.2027

REFERENZ

3500

TYP

Contracting

Aufgaben

• Entwicklung und Pflege von CI/CD-Pipelines für Code, Daten und Modellbereitstellungen
• Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen
• Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen (Recheninstanzen, Container, Datenbanken, Netzwerke) mittels Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform, CloudFormation)
• Sicherstellung einer konsistenten, skalierbaren und compliance-konformen Infrastruktur gemäß ZKB-Richtlinien
• Optimierung der Infrastruktur für KI-Workloads (hohe Verfügbarkeit, elastische Skalierung).
• Überwachung der Systemleistung, Betriebszeit und Protokolle zur frühzeitigen Fehlererkennung
• Implementierung von Monitoring- und Alarmierungsmechanismen (z. B. Prometheus, Grafana)
• Implementierung von Qualitätssicherungsmechanismen (automatisierte Tests, Validierung von Modellen/Daten)
• Konfiguration von Netzwerken, Firewalls und Zugriffskontrollen
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Entwicklern und Solution Architects
• Durchführung von Schulungen und Workshops zu Cloud-Infrastruktur, CI/CD und MLOps

Anforderungen

• Mehrjährige Erfahrung (5–8 Jahre) als DevOps Engineer, idealerweise im KI-/GenAI-Umfeld.
• Fundierte Kenntnisse in DevOps-Toolchains (Git, Docker, Terraform)
• Erfahrung mit MLOps-Techniken (Continuous Model Integration & Deployment)
• Erfahrung in der Implementierung automatisierter Tests und Validierungen für Datenpipelines, Modelle und Anwendungen
• Tiefgehendes Wissen über Azure Cloud-Dienste (VMs, Container, Serverless, Speicher, Netzwerke)
• Sehr gute Kenntnisse in Infrastructure as Code (Terraform, ARM, o. ä.)
• Erfahrung mit Monitoring-Tools (Prometheus, Grafana, Azure Monitor), Logging und Alarmierung
• Erfahrung in Performance Tuning und Kapazitätsplanung
• Verständnis für generative KI-Lösungen (z. B. GPT, DALL-E) und deren Infrastruktur-Anforderungen
• Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit
• Bereitschaft, Wissen zu teilen und Teams zu schulen