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GPU Cluster Engineer (Mensch)
Neura Robotics —Riederich
- Vollzeit
- Software-Fehlerbehebung
- Englisch
- AWS
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Software Consultant | Schwerpunkt Cloud & Plattform (a)
Meondi —Stuttgart
- Vollzeit
- Azure
- AWS
- Flexible Arbeitszeiten
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DevOps Engineer (m/w/d)
Deutscher Sparkassen Verlag GmbH —Stuttgart
- Vollzeit
- DevOps
- Erfahrung in der IT
- Weiterbildungsprogramme
23 Std.
Method Engineer MES (Manufacturing Execution Systems) (m/w/d) (befristet auf 2 Jahre)
Thales —Ditzingen
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Ingenieurwissenschaft
- ERP-Systeme
11 Tage
Linux Infrastructure Security Expert (m/f/d)
Advantest —Böblingen
ERP Engineer - SAP HCM (m/w/d) befristet für 2 Jahre
Thales —Ditzingen
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Software-Fehlerbehebung
- Englisch
10 Tage
Microsoft Platform Engineer (w/m/d)
Süddeutsche Krankenversicherung a. G. —Fellbach
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Azure
- DevOps
- Homeoffice-Möglichkeit
- Weiterbildungsprogramme
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IT-Systemadministrator (m/w/d) - Infrastruktur, IT-Sicherheit & Helpdesk
SYSTECS Informationssysteme GmbH —Leinfelden-Echterdingen
Betreuung und Weiterentwicklung der Cloud- und On-Premise-Systeme. Einrichtung, Verwaltung und Lifecycle-Management der Arbeitsplatz-IT (Laptops, Monitore,…
IT-Systemadministrator (m/w/d) Infrastruktur & IT-Service
DR. FRITZ FAULHABER GmbH & Co. KG —Schönaich
We create motion – Antriebssysteme von FAULHABER sind Meisterwerke der Fein- und Elektromechanik an der Grenze des technisch Machbaren.

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GPU Cluster Engineer (Mensch)

Neura Robotics -
Riederich

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Details zur Stelle

Vollzeit

Qualifikationen

Kostenmanagement
Performance tuning
Software-Fehlerbehebung
Kubernetes
Cloud
Englisch
Kostenkontrolle
AWS
Technische Dokumentation für die IT-Branche
Systems Engineering
Technisches Schreiben
Deutsch
Debugging

Vollständige Stellenbeschreibung

Deine Mission & Herausforderungen

Du bist die zentrale Ansprechperson für NEURAs GPU‑Cluster-Infrastruktur – ein großskaliges AWS‑HyperPod‑Setup mit topmodernen GPU‑Instanzen für Foundation‑Model‑Training und kundenspezifische Fine‑Tuning‑Workloads.
Du entwickelst das Betriebsframework, baust Self‑Service‑Tools für die ML‑Teams und arbeitest direkt mit AWS zusammen, um die Plattform auf Hyperscaler‑Ebene mitzugestalten.
Dein Fokus liegt voll auf Cluster Engineering & Operations — nicht auf ML‑Forschung selbst, sondern darauf, dass die Leute, die forschen, eine extrem stabile, effiziente und leicht zugängliche Infrastruktur haben.
Aufsetzen, Konfigurieren und kontinuierliches Weiterentwickeln der HyperPod‑Cluster von NEURA, inkl. HyperPod/Slurm und HyperPod/EKS‑Orchestrierungsmodellen.
Design und Umsetzung von Strategien für Cluster-Stabilität: Node‑Failure‑Detection, automatische Job‑Recovery, Checkpoint‑Koordination und fehlertolerante Multi‑Node‑Training‑Workflows.
Aufbau eines Workload‑Priority‑Frameworks, das mehreren Teams und Use Cases – Pretraining, Fine‑Tuning, Kundenjobs – erlaubt, Clusterkapazität fair und effizient zu teilen.
Optimierung der End‑to‑End‑GPU‑Auslastung: Erkennen und Lösen von Bottlenecks in Compute, GPU‑Speicher, EFA‑Netzwerk und Storage‑Durchsatz.
Enge Zusammenarbeit mit den AWS HyperPod‑Produkt‑ und Engineering‑Teams: Issues eskalieren, Learnings aus einer der größten Deployments teilen und Anforderungen für die Roadmap platzieren.
Bereitstellung von Self‑Service‑Tools, damit ML‑Researchers und Engineers Trainingsjobs eigenständig starten, monitoren und managen können – ohne ständige Infrastrukturunterstützung.
Erstellung von Onboarding‑Dokus, Trainingsmaterial und internen Workshops, damit User effizient arbeiten, Best Practices einhalten und Kosten ihrer Workloads verstehen.
Infrastructure as Code ist für dich Standard. Jede Cluster‑Konfiguration, jede Änderung, jede Umgebung ist Code‑first.
Verantwortung für Kosten- und Kapazitätsstrategie: Spot‑Management, Reserved‑Instance‑Planung, Savings Plans und laufende AWS‑Commitment‑Verhandlungen.

Auf was können wir uns freuen

5+ Jahre Erfahrung im Infrastructure‑ oder Systems‑Engineering, idealerweise mit Fokus auf GPU‑Cluster oder HPC‑Umgebungen.
Tiefe praktische Erfahrung mit AWS HyperPod und AWS‑Instanzen; direkte Erfahrung mit HyperPod ist ein starker Vorteil.
Solides Verständnis von Slurm und Kubernetes als Orchestrierungsschichten – und die Fähigkeit, ihre Trade‑offs für große GPU‑Workloads zu bewerten.
Praktisches Wissen über Distributed Training – du weißt, was Durchsatz beeinflusst und wie man Probleme debuggt.
Erfahrung in der Entwicklung von Self‑Service‑Tools und technischer Dokumentation für anspruchsvolle Endnutzer: Du machst komplexe Infrastruktur zugänglich, nicht nur funktionsfähig.
Starkes Verständnis für Cloud‑Kostenmanagement im großen Maßstab: Spot‑Interruptions, Kapazitätsreservierungen, Kostenverteilung über Teams und Workloads.
Wohlfühlen in der Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg – deine Hauptpartner sind ML‑Forschende, aber auch Product, Finance und Cloud‑Vendors.
Sehr gute Englischkenntnisse; Deutsch ist ein Plus.

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