Senior DevOps Engineer (m/w/d) - Frankfurt am Main

Salary: 58.000 - 98.000 € per year

Requirements:

Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in DevOps, Infrastructure Automation, Configuration Management oder Platform Engineering

Sehr gute Kenntnisse von DevOps-Plattformen, insbesondere GitLab

Erfahrung im Anwendungsbetrieb und mit automatisierten Deployments

Nachweisbare Erfahrung mit Kubernetes und/oder Red Hat OpenShift 4, einschließlich Enterprise-Cluster-Administration

Erfahrung mit Cloud-Providern wie Azure, AWS und/oder GCP

Erfahrung mit CI/CD-Pipelines sowie Build-, Test- und Deployment-Automatisierung, z. B. Jenkins oder GitLab CI

Kenntnisse in Infrastructure as Code und Scripting, z. B. Ansible, Terraform, Shell, Go, Python oder vergleichbare Technologien

Erfahrung mit Container-Technologien, z. B. Docker

Kenntnisse in Monitoring und Observability, z. B. Prometheus, Grafana, ELK/Elastic, Splunk, Opsgenie oder vergleichbaren Tools

Security-nahe Erfahrung mit BSI-Grundschutz, IT-Infrastruktur-Sicherheit, Zero Trust, Secret Management sowie Identity & Access, z. B. LDAP, SAML, OIDC oder OAuth2

Fähigkeit zur strukturierten Fehleranalyse, zum Incident Handling und zur Krisenkommunikation

Deutsch- und Englischkenntnisse auf C1/C2-Niveau

Wohnsitz in Deutschland

Erfahrung mit Storage und Plattformen, z. B. Ceph, OpenShift Data Foundation oder Container Storage, sowie Netzwerk/DDI-Kenntnisse von Vorteil

Erfahrung in der Linux-Systemadministration

Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen wie Copilot, Claude Code oder Cursor sowie Neugier, deren Einsatzmöglichkeiten im Ops-Kontext auszuloten

Erste Erfahrung mit dem Betrieb von LLM-Infrastruktur, z. B. API-Gateways, Model Routing oder GPU-Workloads, von Vorteil

Responsibilities:

Gestaltung anspruchsvoller IT-Projekte von der Konzeption über den Rollout bis zum stabilen Betrieb in der Produktionsumgebung

Sicherstellung der Zuverlässigkeit moderner Systemlandschaften durch Administration und kontinuierliche Weiterentwicklung Linux-basierter Umgebungen, Microservices und Webanwendungen

Konfiguration von DevOps-Pipelines mit Fokus auf Continuous Integration und Delivery

Integration und produktiver Einsatz von AI-assisted Engineering zur Unterstützung von Entwicklungs- und Betriebsprozessen, z. B. Claude Code

Konzeption und Betrieb von LLMOps-Plattformen für den zuverlässigen Einsatz von Large Language Models im Unternehmensumfeld

Implementierung und Betrieb von Docker-Umgebungen

Förderung von Automatisierung und Standardisierung sowie Sicherstellung eines stabilen Anwendungsbetriebs im Team

Übernahme des 3rd-Level-Supports für komplexe Systemlandschaften einschließlich nachhaltiger Fehleranalyse und -behebung

Professioneller Einsatz von Collaboration-Tools zur Förderung von Wissensaustausch, Transparenz und effizienter Zusammenarbeit

Berücksichtigung regulatorischer und betrieblicher Anforderungen sowie Sicherstellung der Einhaltung von Compliance- und IT-Betriebsvorgaben, z. B. Betriebskonzepte und IT-Sicherheit

Technologies:

AI

API

AWS

Ansible

Azure

CI/CD

Claude Code

Cloud

Copilot

Ceph

Cursor

DevOps

Docker

ELK

GCP

GitLab

Grafana

Jenkins

Kubernetes

LDAP

LLM

Linux

OpenShift

Prometheus

Python

SAML

Security

Splunk

Terraform

microservices

Support

More:

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last updated 42 week of 2026