Auf einen Blick
Salvo Software sucht einen Senior MLOps Engineer, um die MLOps-Infrastruktur für KI- und LLM-Systeme zu desginieren und zu bauen. Remote-Position in den USA mit Schwerpunkt auf Cloud-Infrastruktur und Produktionsbereitschaft.
💰 ~$140.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- 5+ Jahre DevOps-Erfahrung
- LLM-Inference-Erfahrung
- Kubernetes und Docker
- Cloud-Infrastruktur (AWS/Azure/GCP)
DevOps
Kubernetes
Infrastructure-as-Code
Python
Bash
Docker
CI/CD
Gehalt geschätzt anhand Senior DevOps/MLOps-Positionen mit 5+ Jahren Erfahrung in den USA. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Erfahrene DevOps-Ingenieure mit ML-Infrastruktur-Know-how
- Cloud-Native Architekten
- Senior-Ingenieure, die in KI-Projekten arbeiten mögen
🚫 Weniger geeignet
- Junior-Entwickler oder DevOps-Anfänger
- Kandidaten ohne Kubernetes-Erfahrung
- Jemand, der keine Remote-Arbeit bevorzugt
💡 Gut zu wissen
- Position erfordert umfangreiche DevOps-Erfahrung
- ML/LLM-Infrastruktur ist spezialisiertes Gebiet
- Mehrsprachige, verteilte Teams
- Technische Führungserfahrung erforderlich
Über das Unternehmen
Salvo Software ist ein globales Technologieunternehmen mit Schwerpunkt auf maßgeschneiderte Softwareentwicklung und fortgeschrittene Engineeringleisungen. Mit verteilten Teams in den USA, Lateinamerika und Indien arbeitet Salvo mit Kunden zusammen, um hochleistungs- und skalierbare Systeme zu bauen, die komplexe technische Herausforderungen lösen.
Deine Aufgaben
- Design, Bereitstellung und Betrieb von MLOps-Plattforminfrastruktur und Cloud-Services (AWS, Azure, GCP)
- Aufbau automatisierter CI/CD-Pipelines, Infrastructure-as-Code und Überwachungs-/Alerting-Systeme
- Verwaltung von Linux-Servern, Netzwerking und Sicherheitsendpunkten
- Etablierung von MLOps/DevOps-Standards und Best Practices
- Partnerschaft mit AI-Entwicklern und RAG-Ingenieuren für Architektur und Bereitstellungsstrategien
- Bereitstellung von technischer Anleitung für ML-Modelle und LLM-Inference-Pipelines
Deine Voraussetzungen
- 5+ Jahre Senior-Level DevOps/SRE/Plattform-Engineering Erfahrung
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit ML-Modell-Deployment und LLM-Inference (Ollama, vLLM)
- Linux, Docker, Kubernetes, GPU-Infrastruktur (CUDA/NVIDIA) Expertise
- Hands-on Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (Terraform, Ansible)
- CI/CD-Plattformen (GitHub Actions, Azure DevOps)
- Bash und Python-Scripting Kompetenz
- Networking (DNS, TLS, Firewalls, VPNs), Überwachung und Sicherheit (OAuth2/OIDC)
- Vertrautheit mit ML-Tooling (MLflow, Kubeflow), Vector Databases und RAG-Frameworks
Benefits
- Remote-Position (flexibel)
- Arbeit an cutting-edge AI und ML-Infrastruktur
- Technische Führungsrolle in schnell wachsendem Team
- Wettbewerbsfähige Kompensation
