
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2023
☁️ SaaS
💰 €10.000.000 Seed im 2025-05
SaaS
Parasail ist eine Cloud-Plattform, die Inference-Infrastruktur für AI-native Start-ups bereitstellt. Der Fokus liegt auf dem produktiven Betrieb von Open-Source- und spezialisierten Modellen. Parasail bietet ein globales Netzwerk von Rechenzentren mit aktueller Hardware, optimierte Endpoints und eine einheitliche API für die Bereitstellung beliebiger Modelle – einschließlich Fine-Tunes und Hugging-Face-Modellen. Zu den Vorteilen zählen hohe Zuverlässigkeit und Performance, flexible Skalierbarkeit, Kosteneffizienz (bis zu 30× günstiger als ältere Cloud-Plattformen), Zugriff auf Frontier-Modelle ab Tag 0, verlustfreie Standardeinstellungen, individuell anpassbare Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Qualität, flexible Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung sowie dedizierter Engineering-Support mit kurzen Reaktionszeiten. Kund:innen nutzen Parasail für High-Throughput-Inference, Batch Processing und die produktive Bereitstellung von LLMs und multimodalen Modellen – etwa für Vision, Voice, OCR, Reranking und Retrieval.
🕒 vor 1 Monat
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
Woher diese Stelle stammt
Veröffentlicht auf der Karriereseite von Parasail ↗, nicht über eine Jobbörse
Von Remote Rocketship zum ersten Mal gesehen vor 1 Monat
Noch offen auf der Website von Parasail. Geprüft vor 11 Stunden.

11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2023
☁️ SaaS
💰 €10.000.000 Seed im 2025-05
SaaS
Parasail ist eine Cloud-Plattform, die Inference-Infrastruktur für AI-native Start-ups bereitstellt. Der Fokus liegt auf dem produktiven Betrieb von Open-Source- und spezialisierten Modellen. Parasail bietet ein globales Netzwerk von Rechenzentren mit aktueller Hardware, optimierte Endpoints und eine einheitliche API für die Bereitstellung beliebiger Modelle – einschließlich Fine-Tunes und Hugging-Face-Modellen. Zu den Vorteilen zählen hohe Zuverlässigkeit und Performance, flexible Skalierbarkeit, Kosteneffizienz (bis zu 30× günstiger als ältere Cloud-Plattformen), Zugriff auf Frontier-Modelle ab Tag 0, verlustfreie Standardeinstellungen, individuell anpassbare Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Qualität, flexible Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung sowie dedizierter Engineering-Support mit kurzen Reaktionszeiten. Kund:innen nutzen Parasail für High-Throughput-Inference, Batch Processing und die produktive Bereitstellung von LLMs und multimodalen Modellen – etwa für Vision, Voice, OCR, Reranking und Retrieval.
• Aufbau des europäischen Engineering-Teams durch die Gewinnung, Einstellung und Weiterentwicklung von Engineers • Übersetzung der Unternehmensprioritäten in eine fokussierte Roadmap sowie Umsetzung von Aufgaben – vom Design bis zum Produktionseinsatz • Mitwirkung an der Architektur, Prüfung von Designs und Code sowie direkte Bearbeitung wichtiger technischer Herausforderungen • Weiterentwicklung der Kubernetes-Infrastruktur für Provisionierung, Networking, Storage und Deployments über verschiedene Provider und Regionen hinweg • Verbesserung von Isolation, Failover, Observability und Recovery • Etablierung einer nachhaltigen Incident Response und Überführung von Erkenntnissen aus dem Produktionsbetrieb in robustere Systeme • Automatisierung von Kapazitätserweiterungen, Deployments und Wartungsarbeiten • Schaffung klarer Verantwortlichkeiten, einer verlässlichen Dokumentation und effektiver Übergaben über Regionen und Zeitzonen hinweg • Prägung einer Engineering-Kultur, die technische Qualität, Verantwortungsbewusstsein, Zusammenarbeit und die Weiterentwicklung von Engineers fördert
• Erfahrung in der Leitung von Engineering-Teams, die für Produktionsinfrastruktur oder verteilte Systeme verantwortlich sind • Nachweisbare Erfolge bei der Einstellung und Weiterentwicklung leistungsstarker Engineers, der Festlegung von Prioritäten und der Umsetzung relevanter technischer Ergebnisse • Technische Tiefe, um Architekturen zu steuern, Annahmen zu hinterfragen und bei Bedarf direkt mitzuarbeiten • Erfahrung im Aufbau und Betrieb zuverlässiger Services sowie echte Verantwortung für deren Performance im Produktionsbetrieb • Sehr gute Linux-Grundlagen sowie praktische Kenntnisse in Networking, Storage, Containern und Kubernetes • Fähigkeit, wartbare Software und Automatisierungen zur Lösung von Infrastrukturproblemen zu entwickeln • Systematisches Vorgehen bei der Fehlersuche über die Grenzen von Anwendung, Cluster, Netzwerk und Hardware hinweg • Gutes Urteilsvermögen bei Priorisierung, Vereinfachung und Zuverlässigkeit • Klare Kommunikation und Erfahrung in der effektiven Zusammenarbeit über Teams und Zeitzonen hinweg • Erfahrung im Aufbau oder in der Weiterentwicklung eines Engineering-Büros oder regionalen Teams von Vorteil • Erfahrung mit Multi-Region-, Multi-Provider- oder Bare-Metal-Infrastruktur von Vorteil • Vertrautheit mit GPUs, Model Serving oder Inference-Systemen wie vLLM oder SGLang von Vorteil • Erfahrung im Aufbau hochverfügbarer Services, mandantenfähiger Plattformen oder verteilter Datensysteme von Vorteil • Erfahrung in der Führung von Teams während schnellen Wachstums bei gleichzeitiger Wahrung technischer Qualität und eines nachhaltigen Betriebs von Vorteil
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🕒 vor 4 Monaten
Senior DevOps Engineer, der Infrastruktur optimiert und eine weltweite Nutzerbasis unterstützt. Zusammenarbeit mit einem internationalen Remote-Team zur Verbesserung von Deployment-Prozessen und Performance in einer technologieintensiven Umgebung.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 8 Monaten
Database Reliability Engineer bei der Sporty Group, verantwortlich für die Verwaltung der Datenbankinfrastruktur mehrerer Plattformen. Arbeiten mit aktuellen Technologien und Implementierung neuer Technik nach Bedarf in einer Remote-Umgebung.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 8 Monaten
Teamleiter DevOps in einem KI-Unternehmen, verantwortlich für Cloud-Infrastruktur und Führung von Engineering-Teams, mit Schwerpunkt auf DevOps-Praktiken und der Technologieoptimierung für Enterprise-Lösungen.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 8 Monaten
DevOps Engineer, der Cloud-Infrastruktur für die KI-Technologie von Fundamental zur Entscheidungsfindung in Unternehmen entwickelt. Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren und Optimierung von Ressourcen für GPU-Workloads in einer Remote-Position.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
🕒 vor 8 Monaten
DevOps Engineer (Wochenenddienst) für die Sporty Group zur Verbesserung ihrer DevOps-Infrastruktur in mehreren Ländern. Zusammenarbeit im Team und Betreuung jüngerer Kollegen bei Remote-Arbeit.
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich