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SG

KI-Ingenieur (m/w/d)

SimpleXX GmbH

Taufkirchen, Kreis München
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Description du poste

**KI-Ingenieur (m/w/d)** \_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_\_ Starten Sie als KI-Ingenieur mit uns in eine gemeinsame und erfolgreiche Zukunft. Für unseren Kunden HENSOLDT Sensors sucht die SimpleXX GmbH für den Standort Taufkirchen einen KI-Ingenieur zum nächsten möglichen Zeitpunkt im Rahmen der Arbeitnehmerüberlassung mit Übernahmeoption. Sie sind mitunter zuständig für die Aufbau und Weiterentwicklung der AI Plattform auf Kubernetes. Des Weiteren übernehmen das Deployment und den Betrieb von Large Language Models (LLMs) auf GPU-Servern. Bei der HENSOLDT Unternehmensgruppe entwirft, entwickelt und produziert man High-End-Produkte und integriert komplexe Systemlösungen aus den Hauptproduktbereichen Radare und optoelektronische Systeme, elektronische Kampfführung sowie Avionik. Sie fühlen sich angesprochen? Dann bewerben Sie sich noch gleich heute auf unser Stellenangebot. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung! **Folgende Aufgaben erwarten Sie:** - Aufbau und Weiterentwicklung der AI Plattform auf Kubernetes - Deployment und Betrieb von Large Language Models (LLMs) auf GPU-Servern - Aufbau und Betrieb performanter Model-Serving und Inference-Services - Etablierung von MLOps-Standards und Betrieb und Weiterentwicklung der on-prem MLOps-Plattform (u.A. ClearML, OpenShift) - Aufbau von LLMOps-Workflows für produktive GenAI-Services (Serving/Runtime-Konfiguration, Guardrails & Policies, Evaluierung/Regressionstests, Kosten- & Qualitäts-Monitoring) - Containerisierung und Deployment von AI-Services mit Docker und Kubernetes - Skalierung und Optimierung von GPU- und CPU-Workloads - Entwicklung stabiler AI-APIs und Services für interne Anwendungen - Aufbau von Monitoring, Logging und Observability für AI-Systeme - Automatisierung von Infrastruktur-, Plattform- und Model-Releases (CI/CD, GitOps, Infrastructure-as-Code) inkl. sicherer Rollouts, Rollbacks und Standardisierung von Deployments - Analyse und Optimier