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Devops-ingenieur:in

Zürich
Hays
EUR 90’000 - EUR 120’000 pro Jahr
Inserat online seit: 25 September
Beschreibung

Aktuell suchen wir eine/n
DevOps Engineer
für unseren Kunden, einem renommierten Unternehmen aus der Banking Branche (
Ref. Nr /1
).

Bei Projektinteresse würde ich mich sehr über Ihre Rückmeldung sowie die Zusendung Ihres aktuellen CV/ Zeugnisse freuen (sofern nicht erst kürzlich erst aktualisiert worden)

Position: DevOps Engineer

Start: 01/10/25

End: 31/03/2027

Workload: 100% only

Location: Zurich

Branch: Banking

Aufgaben (MUST):

* Entwicklung und Pflege von Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD)-Pipelines für Code, Daten und Modellbereitstellungen.
* Automatisierung von Build-, Test- und Release-Prozessen für GenAI-Anwendungen, um häufige und zuverlässige Releases in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen sicherzustellen.
* Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen wie Recheninstanzen, Containern, Datenbanken und Netzwerken mithilfe von Infrastructure-as-Code-Tools (z. B. Terraform, CloudFormation).
* Sicherstellen, dass die Infrastruktur konsistent, skalierbar und mit den IT-Richtlinien der ZKB (z. B. Sicherheits- und Compliance-Vorgaben) abgestimmt ist.
* Optimierung der Infrastruktur für die Anforderungen von KI-Workloads, einschliesslich hoher Verfügbarkeit und elastischer Skalierung.
* Überwachung der Systemleistung, Betriebszeit und Protokolle, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben
* Implementierung von Mechanismen für das Monitoring und die Alarmierung (z. B. Prometheus, Grafana), um die Stabilität und Effizienz der Plattform zu gewährleisten

Aufgaben (Nice to have):

* 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

Gesuchtes Profil:

* 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

Sprachen:

* Deutsch: B2
* Englisch: C1

Arbeitsumfeld:

Arbeit in einem DevOps-Team zusammengesetzt aus Data Scientisten, Business Engineers und DevOps-Engneers für den Aufbau einer GenAI-Plattform.

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