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EXXETA -
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Details zur Stelle

Leistungen

Firmenfahrrad-Leasing
Homeoffice-Möglichkeit
Sabbatical

Qualifikationen

CI/CD
Cloud-Infrastruktur
Kubernetes
Englisch
Master
Docker
Machine Learning
Terraform
APIs
Künstliche Intelligenz
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Frankfurt am Main, Karlsruhe, Leipzig, Mannheim, Stuttgart

Als AI Inference Engineer baust du die technische Grundlage für produktive AI-Systeme in regulierten Umgebungen. Du entwickelst und betreibst LLM-Inferenzplattformen, die on-premises oder in privaten Cloud-Umgebungen laufen – sicher, skalierbar, beobachtbar und wirtschaftlich.

Du sorgst dafür, dass moderne Modelle nicht nur in einer Demo überzeugen, sondern unter realen Produktionsbedingungen zuverlässig funktionieren: mit sauberer GPU-Planung, niedriger Latenz, kontrollierten Kosten, belastbarem Monitoring und klar definierten Betriebsmodellen.

Was erwartet dich

Du konzipierst, entwickelst und betreibst produktive LLM-Inferenzplattformen für Kunden mit hohen Anforderungen an Datensouveränität, Sicherheit und Betriebskontrolle – on-premises, in privaten Cloud-Umgebungen oder souveränen europäischen Cloud-Setups.
Gemeinsam mit Cloud-, Plattform-, Security- und Data-Engineering-Teams sowie unseren Kunden überführst du AI-Use-Cases in den produktiven Betrieb.
Dabei integrierst du moderne Inferenz-Engines und Open-Weights-Modelle in Kubernetes-, Container- und Plattformumgebungen.
Außerdem planst und optimierst du GPU- und Speicherressourcen sowie Inferenz-Workloads: Von Modellgrößen, Quantisierung und Batching bis hin zu KV-Cache-Strategien, Latenz, Durchsatz und Kosten.
Du verantwortest die Runtime produktiver AI-Systeme, inklusive Modellserving, APIs, Authentifizierung, Secrets, Observability, Logging
Aus Kundenprojekten entwickelst du wiederverwendbare Referenzarchitekturen, Deployment-Templates und Betriebs-Playbooks und stärkst so unsere Applied-AI-Capability.

Was erwarten wir von dir

Persönlicher Background: Erfahrung in Platform Engineering, Cloud Infrastructure, MLOps, LLMOps, DevOps, Backend Engineering oder Machine Learning Engineering. Entscheidend ist deine Erfahrung im Aufbau und Betrieb produktiver Systeme und dein Antrieb zu schneller persönlicher Weiterentwicklung
Inference Engineering: Du verstehst die technischen und wirtschaftlichen Zusammenhänge moderner LLM-Inferenz, von Model-Serving und GPU-Auslastung über Quantisierung, Batching und KV-Cache-Management bis hin zu Latenz, Durchsatz und Kosten.
Cloud & Plattformen: Docker, Kubernetes, Helm, Terraform, CI/CD, Linux sowie Observability gehören für dich zum Arbeitsalltag.
AI-Verständnis: Du kannst Transformer-basierte Modelle wie LLMs und Embeddings einordnen und fundierte technische Entscheidungen für produktive AI-Systeme treffen.
Security & Governance: Themen wie Identitäten, Berechtigungen, Secrets, Logging, Auditierung und Compliance denkst du, insbesondere in regulierten Umgebungen, von Anfang an mit.
Kommunikation & Arbeitsweise: Du vermittelst komplexe technische Zusammenhänge verständlich, arbeitest pragmatisch und bewegst dich auch in dynamischen Projektumfeldern sicher.
Pluspunkt: Erfahrung mit vLLM, SGLang oder vergleichbaren Inference-Technologien, GPU-Clustern, souveränen Cloud- oder Private-Cloud-Umgebungen.
On the road: Du bist reisebereit und flexibel, unsere Kunden bundesweit vor Ort zu beraten.
Let's talk: Du sprichst fließend Deutsch und Englisch - super, dann findest du dich bei Exxeta bestens zurecht

Warum Exxeta

Bei Exxeta entwickeln wir digitale Lösungen, die wirklich etwas verändern – in Unternehmen, Märkten und Köpfen. Über 1200 Kolleg:innen bringen dafür Technologie, Ideen und unterschiedliche Perspektiven zusammen. Was uns antreibt: Neugier, Teamspirit und der Anspruch, echten Impact zu schaffen. Hightech with a heartbeat eben.

Wir sind ein Zuhause für Menschen, die etwas bewegen wollen. Diversität und unterschiedliche Perspektiven bereichern unser Team. Haltung, Ideen und Lust aufs Machen - das zählt bei uns!

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Deine Kontaktperson

Sandra Walter

Senior Talent Acquisition Partner

Deine Benefits

An apple a day …

Kaffee, Tee, Cola, Obst – geht aufs Haus

Einfach mal weg?

Bei uns normal: 30 Tage Urlaub und dein Sabbatical

Flexibles Arbeiten

Ob Büro, Remote oder bei Kunden vor Ort? Deine Arbeitsweise gestaltet sich nach Kundenbedarf und Projektanforderung

Gut ausgestattet

Bei uns arbeitest du mit moderner Hardware. Extra Hardware leasen? Kein Problem

Immer mobil

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Lifelong Learning

Workshops & Mentoring: Gemeinsam entwickeln wir uns weiter

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Unsere Erfolge feiern wir am liebsten als Team

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