Specialist Platform Engineering Kubernetes / GPU (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Arbeitsumfeld

Das Cloud Data Center unterstützt die Umsetzung von Produktstrategien durch ein effizientes, self‑service‑orientiertes IT‑Serviceangebot im DATEV‑Rechenzentrum. Im Fokus stehen hochautomatisierte, skalierbare, hochverfügbare und sichere Plattformservices. Die kontinuierliche Weiterentwicklung erfolgt durch selbstverantwortlich arbeitende Teams mit dem Ziel, eine leistungsfähige und wirtschaftliche Plattform für Kund:innen in Deutschland bereitzustellen.

Aufgabenschwerpunkte

Container-Plattformen (z.B. auf Basis von Kubernetes, Virtualisierungsschichten) bauen und betreiben mit integrierten Sicherheits‑ und Governance‑Kontrollen sowie Lifecycle‑Management‑Komponenten (Backup, Restore und Disaster‑Recovery).
GPU‑Infrastruktur für datenintensive Anwendungen und Deep‑Learning‑Szenarien konzipieren, implementieren und betreiben.
Automatisierungs‑, Bereitstellungs‑ und Skalierungsprozesse umsetzen – von Infrastructure‑, Configuration‑ und Policy‑as‑Code bis hin zu GitOps.
APIs, CLI‑Tools und Service‑Kataloge entwickeln, die Entwicklungsteams eine einfache und sichere Eigennutzung ermöglichen.
Last‑Level‑Support übernehmen, technische Störungen sowie Konfigurations‑ und Berechtigungsprobleme analysieren und beheben.
Enge Zusammenarbeit mit Stakeholder:innen der Plattform durchführen, sie zu Architektur‑ und Nutzungskonzepten beraten und beim erfolgreichen Onboarding begleiten.

Erforderliche Skills

Abgeschlossenes Studium der Informatik oder vergleichbare Qualifikation mit mehrjähriger Berufserfahrung.
Mehrjährige Erfahrung im Platform Engineering bzw. im Aufbau und Betrieb von CaaS/IaaS‑Plattformen inkl. Security und Compliance sowie deren Integration in den Betrieb.
Fundierte Erfahrung in der Administration und Integration von Plattformen wie Kubernetes und Virtualisierungsplattformen.
Praktische Erfahrung in der Automatisierung und Everything as Code (z.B. IaC, GitOps).
Strukturiertes, lösungsorientiertes Denken; komplexe technische Sachverhalte verständlich vermitteln können; versiert in der Beratung von Plattform‑Nutzer:innen.

Erlernbare Skills

Verständnis für GPU‑Technologien (z.B. Time‑slicing, vGPU, MIG) und effiziente Ressourcennutzung – ideal für anspruchsvolle AI/ML‑Szenarien.
Aufbau und Betrieb von CI/CD‑Pipelines (z.B. GitHub Actions) inklusive automatisierter Builds, Tests, Deployments und Security‑Scans erlernen.
Kenntnisse im Betrieb und der Absicherung von Cloud‑Umgebungen (z.B. AWS, Azure, GCP) – IAM, Netzwerk‑Security, Monitoring/Logging mit Prometheus, Grafana, ELK/Loki erwerben.

Das bieten wir

Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice innerhalb Deutschlands sowie technische Ausstattung.
Flexible Arbeitszeit mit Möglichkeit zum Freizeitausgleich für eine gute Work‑Life‑Balance.
Großes Angebot an fachlichen und persönlichen Weiterbildungen sowie zahlreiche interne Communities zum Vernetzen und gegenseitigen Lernen.
Unterstützung bei der Weiterentwicklung von Cloud‑ und Plattform‑Technologien.
Angemessene Vergütung und betriebliche Benefits.