AI-Infrastruktur-Ingenieur

Sie werden dem IT-Department-Team IT-Plattform-Betrieb beitreten, dessen Rolle es ist, die Ebene zwischen roher Infrastruktur und den corporate-facing-Diensten der Bank zu betreiben: die Anwendungsebene-Middleware-Stoff, die Kubernetes-Steuerungsebene und die benutzerseitige Oberfläche der Sovereign-AI-Plattform der Bank. Der ideale Kandidat verfügt über tiefes Fachwissen im Betrieb von Kubernetes-nativen Plattform-Engineering-Systemen im großen Maßstab und wird die Integration von Open-Source-AI-Tooling in einer regulierten Unternehmensumgebung leiten, während er sicherstellt, dass die Large-Language-Model-(LLM)-Inferenz skaliert. Ihre Fachkenntnisse werden Ihrem Team helfen, die Plattform bereitzustellen, auf der die Bank einen geregelten Zugriff auf interne und externe AI-Fähigkeiten bietet - verteilte Inferenz, agente Workflows, Notebooks und Chatbots - die auf dem von den System- und Storage-Teams bereitgestellten GPU- und Servier-Substrat aufbaut. Mit Ihrem Team werden Sie eng mit IT-Architekten, Observability- und Performance-Analysten, der Cyber-Sicherheitsfunktion und den Systemteams zusammenarbeiten, um das langfristige Ziel des Departements zu planen und umzusetzen, nämlich eine souveräne AI-Fähigkeit, die unter der Governance der Bank läuft - Daten-Souveränität, Inhalts-Sicherheit, Prompt-Injektions-Verteidigung, agente-Workflow-Prüfung und Kostenkontrolle für externen API-Ausgaben - und die AI-Act- und DORA-fertig ist. Entwerfen, bereitstellen und betreiben Sie verteilte LLM-Inferenz (LLM-d) auf Kubernetes - Größen für Durchsatz, Tail-Latenz und GPU-Auslastung gegen das von IT-System-Services (ITSS) bereitgestellte Servier-Substrat. Betreiben und härten Sie die benutzerseitige AI-Oberfläche: die Open-WebUI-Cross-Department-Chatbot, JupyterHub-Notebooks für Datenwissenschaftler und den Agenten-Katalog (Agenten-Registry). Bauen und betreiben Sie Agentengateway als die geregelte Routing-Ebene zu externen Anbietern (Anthropic-Claude-API, OpenAI-GPT-API), die Verkehrsrichtlinien, Rate-Limiting, Kostenkontrolle und Prüfprotokollierung durchsetzt. Implementieren Sie Inhalts-Sicherheit, Prompt-Injektions-Verteidigung und agente-Workflow-Prüfkontrollen sowie das Agenten-Identitätsmodell, das für die EU-AI-Act- und DORA-Konformität erforderlich ist. Betreiben Sie die Kubernetes-Steuerungsebene - etcd, API-Server, Scheduler und Controller-Manager - mit HA-Größen und Surge-Upgrade-Disziplin; tragen Sie zur Multi-Cluster-Verwaltung für das meshed cross-cluster-Muster bei. Definieren Sie SLOs und instrumentieren Sie die Plattform für Leistung und Verfügbarkeit; leiten Sie die Reaktion auf Vorfälle über die AI-Plattform und die kritische Steuerungsebene. Automatisieren Sie die Plattform-Bereitstellung und -Konfiguration durch Infrastruktur-als-Code und geregelte Automatisierung (AAP), halten Sie jede Bereitstellung wiederholbar, überprüfbar und prüfbar. Entwickeln und pflegen Sie Architektur-Dokumentation und Betriebsanleitungen und nehmen Sie an der 24×7-On-Call-Rotation teil. Mindestqualifikationen 7+ Jahre Erfahrung in Infrastruktur- oder Plattform-Engineering, mit mindestens 3 Jahren Erfahrung im Betrieb von Produktions-Kubernetes und/oder Machine-Learning-Serving-Workloads im großen Maßstab. Bewährte Erfahrung im Management komplexer, mission-kritischer IT-Umgebungen und Beitrag zu großen Plattform-Projekten. Erfahrung in regulierten oder hochsicheren Branchen wie Banking, Telco, Luftfahrt, Pharmazeutik oder Regierung. Gutes Verständnis von Kubernetes-Internals, Container-Runtime, verteilten Systemen, Netzwerk und Cloud-native-Sicherheit. Exzellente zwischenmenschliche Fähigkeiten, in der Lage, mit multi-funktionalen technischen und geschäftlichen Teams sowie mit verschiedenen Management-Ebenen zusammenzuarbeiten, um Entscheidungen zu beeinflussen. Bevorzugte Qualifikationen Praktische Erfahrung mit LLM-d oder vergleichbaren verteilten Inferenz-/Modell-Serving-Frameworks (z.B. vLLM, TGI, NVIDIA-Triton, Ray-Serve, KServe). Erfahrung im Betrieb von JupyterHub, Open-WebUI oder ähnlichen multi-mandantenfähigen Notebook- und Chatbot-Plattformen. Vertrautheit mit Kubernetes-nativen agentic-Frameworks (z.B. kagent), AI-Verkehrs-Router-/Gateway-Ebenen (z.B. Agentengateway) und Agenten-Registry-/Katalog-Mustern. Erfahrung bei der Integration und Regulierung externer LLM-Anbieter (Anthropic-Claude, OpenAI-GPT) - Routing, Rate-Limiting, Kostenkontrolle und Prüfung. Profizienz in einer oder mehreren der folgenden Sprachen: Python, Go, Rust, Java, C++. Komfortabel mit Infrastruktur-als-Code- und geregelten Automatisierungstooling (Ansible/AAP, Terraform usw.); Vertrautheit mit Event-Streaming (Apache-Kafka) und Observability-Stacks. SQ2 Das Aufbauen der Bank von morgen erfordert mehr als Fähigkeiten. Es bedeutet, unsere Unterschiede zu kombinieren, um zu imaginieren, zu diskutieren, zu coden, zu entwickeln, zu testen, zu lernen… und jeden Schritt zusammen zu feiern. Teilen Sie unsere Vibes? Treten Sie Swissquote bei, um Ihr Potenzial zu entfalten. Wir sind der Schweizer Marktführer im Online-Banking und bieten Handels-, Anlage- und Bankdienstleistungen für +650’000 Kunden über unsere leistungsstarken und gesicherten digitalen Plattformen an. Unsere +1200 Mitarbeiter arbeiten flexibel, ohne Dresscode und in multikulturellen Teams. Durch die enorme Auswirkung auf die Branche erweitern sie ihr Skills-Portfolio und fördern ihre Karriere in einer schnellen Umgebung. 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