Ingenieur für Kundenzuverlässigkeit

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deepset

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Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

deepset ist ein führender Anbieter von Framework- und Plattformtechnologie, die die Entwicklung von KI-Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) beschleunigt. Als Entwickler der deepset AI Platform und des Open-Source-Frameworks Haystack bringt deepset maßgeschneiderte KI-Lösungen produktiv in Unternehmen und den öffentlichen Sektor und wurde als Gartner Cool Vendor in AI Engineering ausgezeichnet. Das Angebot umfasst den Aufbau von KI-Agenten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Enterprise Search sowie intelligente Dokumentenverarbeitung – zugeschnitten auf Branchen wie Finanzwesen, Rechtswesen, Medien und Gesundheitswesen.

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2018

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

💰 Series B im 2023-08

Beschreibung

• Entwerfen und eigenverantwortliche Umsetzung technischer Ergebnisse von POC bis Produktion: Integrationen, Daten-Connectoren, Workflows und Infrastructure-as-Code (Kubernetes/Terraform/Helm). • Erstellung von Referenzarchitekturen und wiederverwendbaren Templates; Weitergabe von Mustern an Product zur Reduzierung zukünftiger „Custom“-Arbeiten. • Beseitigung von Hindernissen in Enterprise-Umgebungen: Identity (OIDC/SAML), Networking, Storage, GPU-Scheduling, Observability-Hooks. • Betrieb & Härtung: Definition von SLOs/Error Budgets mit Kunden; Implementierung von End-to-End-Observability (Logs/Metriken/Traces) und Dashboards. • Erstellung von Runbooks/Playbooks; Leitung der L3-Incident-Response und Root-Cause-Analysen; Umsetzung von Reliability-Roadmaps bis zum Abschluss. • Planung und Durchführung von Upgrades und Security-Patches in Change-Windows; Sicherstellung von Rollback-Optionen und Post-Upgrade-Verifikationen. • Aktive Teilnahme an der On-Call-Rotation, um eine exzellente Customer Experience zu gewährleisten. • Zusammenarbeit & Enablement: Schulung von Kundenteams in Betriebs- und Notfallverfahren; saubere Übergabe an Support/CSM. • Priorisierung von Reliability- und „Productization“-Backlog mit Product/Engineering basierend auf Felddaten. • Klare Dokumentation: Setup-Guides, Diagramme, SLOs, Test-/DR-Verfahren und „Golden Path“-Standards.

🎯 Anforderungen

• Praktische Programmiererfahrung in Python (für Verbesserungen, Bugfixes und kleine Feature-Implementierungen). • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in SRE/Platform/Solutions/FDE mit nachweislicher Auslieferung kundenorientierter Lösungen und Betrieb von Produktionssystemen. • Fundierte Kenntnisse in Kubernetes, Containern, Linux, IaC (Terraform/Helm), CI/CD, Networking (TLS, DNS, Ingress/Load Balancer), Backup/Restore. • Erfahrung mit Observability-Stacks (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ELK); Scripting (Python/Bash). • Erfahrung mit Enterprise-Integrationen (SSO, Secrets, Compliance); sichere Kommunikation mit Führungskräften und Ingenieurteams auch unter Zeitdruck. • Wohnsitz in der Europäischen Union und EU-Pass erforderlich.

🏖️ Vorteile

• Remote-first-Setup mit flexiblen Arbeitszeiten und frei wählbarer Technik. • 30 Tage Urlaub + zusätzliche Tage für familiäre Krankheitsfälle. • Wettbewerbsfähiges Gehalt & Aktienoptionen für jedes Teammitglied. • Monatlicher Zuschuss für Sport- und mentale Gesundheitsangebote über Oliva. • Jährliches Budget für Learning & Development. • Monatliche Team-Events & persönliche Meetups. • Hundefreundliches Büro in Berlin.