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Híbrido
Principal DevOps Engineer (m/w/d)
Alexander Thamm GmbH · Munich
Publicada em 15/10/2026
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Startdatum
Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Berlin, Essen oder Frankfurt am Main!
Deine Aufgaben
Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:
Zusammenarbeit mit Deinen Kunden bei der Implementierung, dem Betrieb und der Optimierung von Daten und ML-Lösungen
Verantwortung für das erfolgreiche Deployment und Management von Machine-Learning-Modellen und der zugrundeliegenden Plattform
Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Optimierung automatisierter CI/CD-Pipelines unter Berücksichtigung von Qualität, Sicherheit und Skalierbarkeit
Bewertung und Einführung moderner Technologien und Best Practices in den Bereichen Automatisierung, Monitoring, Observability und Skalierbarkeit
Förderung einer effektiven interdisziplinären Zusammenarbeit sowie Etablierung gemeinsamer Standards und Best Practices zwischen Entwicklung, Data Science und Betrieb
Dein Profil
Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:
Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation
Fließende Deutsch-Kenntnisse, mündlich sowie schriftlich
Mindestens 4 Jahre Vollzeit Berufserfahrung, inkl. Aufbau und Wartung von Infrastruktur-/Datenlösungen
Du hast Erfahrungen mit Cloud-Diensten wie AWS und/ oder Azure
Du hast Erfahrung mit Container-Orchestrierung, bspw. Kubernetes, Helm
Infrastructure as Code, z.B. Terraform oder AWS CloudFormation sind für Dich keine Fremdwörter
Du kennst Dich mit CI/CD Pipelines aus
Die Überwachung und Alarmierung sowie Incident Management gehören für Dich zum Alltag
Gute Skripting-Kenntnisse in Python oder Shell
Starke Problemlösungskompetenz sowie selbstständiges Arbeiten trotz hoher Teamkompetenzen
Wir bieten
Data bewegt uns! Was Dich auf Deiner persönlichen Journey erwartet, findest Du hier:
Work-Life-BalanceVertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung, hybrides Ar
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