Cloud Engineer* Data & AI, রিমোট পদ

পদটির নাম Cloud Engineer* Data & AI, নিয়োগকর্তা inovex GmbH। কাজটি আইটি ও প্রোগ্রামিং বিভাগের এবং পুরোপুরি রিমোট। প্রার্থী কোথায় থাকেন তা নিয়ে নিয়োগকর্তার কোনো শর্তই নেই, তাই আপনি যেখানে আছেন সেখান থেকেই আবেদন করতে পারেন।

বিজ্ঞাপনে নাম ধরে বলা প্রধান টুলগুলো: Python, AWS, Kubernetes। জীবনবৃত্তান্তে ঠিক এই দক্ষতাগুলোরই সুনির্দিষ্ট উদাহরণ থাকা দরকার।

নিয়োগকর্তা কোনো অঙ্ক প্রকাশ করেননি, বিষয়টি সাক্ষাৎকারে ঠিক হয়। কাজের সময় নিয়ে বিজ্ঞাপনে কোনো শর্ত নেই।

এই পদটি একটি স্বয়ংক্রিয় যাচাই পেরিয়ে এসেছে: যেসব বিজ্ঞাপনে বিদেশি ওয়ার্ক পারমিট, ভিসা স্পনসরশিপ, নির্দিষ্ট নাগরিকত্ব বা নির্দিষ্ট কোনো দেশে বসবাস চাওয়া হয়, সেগুলো এই তালিকায় ওঠে না।

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