AI DevOps Engineer
Bauen Sie Infrastruktur für KI-Dienste
Wer ist ein AI DevOps Engineer?
AI-DevOps-Ingenieur·innen skalieren LLM/ML-Infrastruktur—Queues, GPUs, Traces und Optimierung von Token-Kosten ohne SLA-Erwartungen zu opfern.
Die Rolle
- Automatisiert Inferenz-Deployments, Autoscaling und robuste Warteschlangen.
- Misst Token-Latenz und GPU-Kosten-Telemetrie fortlaufend.
Passung ins Team
- Verbindet ML-Produktteams verantwortungsvoll mit klassischen SRE-Erwartungen.
- Schützt Secrets für externe KI-Provider gewissenhaft.
- Partner Finance, bevor Rechnungen durch unkontrollierte Workloads explodieren.
Fähigkeiten, die früh zählen
- Kubernetes-GPU-Pools teilen Inferenz-Last nachhaltig auf.
- Einheitliche Logs, Metriken und Traces für incidents über Teams hinweg.
- Modell-CI/CD mit Proxy-Sidecars — schnelle Rollback-Pfade.
- Warteschlangen und Rate-Limits bewältigen Lastspitzen kontrolliert.
- Batching und Prompt-Cache-Tuning strecken LLM-Budgets.
- Vault oder Cloud-Secret-Manager halten Keys aus Git.
So läuft das Lernen ab
Kurze Theorie und Übungen passend zu deinem Niveau — von Grundlagen bis zu Aufgaben nahe der Praxis.
Start auf der Plattform
Registrierung, Oberfläche und Skills-Diagnose — wir erfassen Level und Einstieg.
Persönlicher Plan
Pfad für deine gewählte Richtung: Themen, Modulreihenfolge und praktische Aufgaben.
Theorie und Praxis zusammen
Nach jedem Theorieblock Aufgaben auf deinem Level — von Übungen bis zu zusammenhängenden Arbeiten für Arbeitgeber:innen.
Feedback
Automatische Checks wo sinnvoll; sonst Fehleranalyse und Hinweise für den nächsten Schritt.
Eigenes Tempo
Rund um die Uhr verfügbar; schwierige Themen wiederholen, bis es sitzt.
Nah an der Arbeit
Fokus auf Abläufe und Artefakte wie im Job: Tickets, Zusammenarbeit und klare Fortschrittsinfos.
Bereit zum Start?
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