Jobs / AISportsWatch GmbH

DevOps Engineer (Kubernetes / Video-Infrastruktur)

AISportsWatch GmbH · Essen, NW, Deutschland
Essen, NW, DeutschlandOnsite
Remuneration
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Location
Essen, NW, Deutschland
Visa sponsorship
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Job summary

Die Rolle betreibt und entwickelt eine Kubernetes-basierte Plattform für Videomanagement und KI-Analyse in Kundenumgebungen weiter, einschließlich air-gapped Installationen und sicherheitskritischer Einsatzbereiche. Zu den Aufgaben gehören GitOps-Workflows, die Automatisierung von IP-Kamera-Flotten sowie der Betrieb von Streaming-, Messaging-, Datenbank-, GPU- und Storage-Komponenten. Außerdem setzt die Rolle Sicherheits- und Compliance-Anforderungen durch Verschlüsselung, Zertifikatsmanagement, revisionssichere Protokollierung, Systemhärtung und kontrolliertes Patch-Management um.

Benefits

Möglichkeit zum mobilen ArbeitenKollegiales ArbeitsklimaIndividuelle EinarbeitungWeiterbildungsangeboteInnovative Projekte und frühe Verantwortungsübernahme

Qualifications

  • Sehr gute Kenntnisse in Linux, Kubernetes und modernen Deployment-Workflows wie GitOps und CI/CD
  • Sicherer Umgang mit Containern, Automatisierung, Infrastructure as Code oder Konfigurationsmanagement
  • Erfahrung mit Video-Streaming-Technologien oder Bereitschaft zur schnellen Einarbeitung
  • Grundkenntnisse in Netzwerktechnik und IT-Sicherheit, einschließlich TLS, Zertifikaten und Netzwerkzugangskontrolle
  • Idealerweise Erfahrung mit IP-Kameras, Message Brokern, Datenbanken oder GPU-Workloads unter Kubernetes
  • Praxis in Umgebungen mit erhöhten Sicherheits- oder Compliance-Anforderungen, etwa KRITIS, Behörden oder regulierter Industrie
  • Pragmatische, passgenaue Lösungsfindung und empirisches Testen von Hypothesen

Responsibilities

  • Kubernetes-Plattform für Videomanagement und KI-Analyse betreiben und weiterentwickeln, auch in air-gapped Kundenumgebungen
  • GitOps-Workflows einschließlich Update-Strategien, Versionierung und Rollback-Konzepten verantworten
  • Provisionierung und Konfiguration von IP-Kamera-Flotten automatisieren
  • Streaming-, Messaging- und Datenbank-Komponenten in Verbindung mit GPU-Inferenz-Workloads betreiben und optimieren
  • Storage-Anbindung und Aufbewahrung hochvolumiger Videoaufzeichnungen verwalten
  • Sicherheits- und Compliance-Anforderungen durch Verschlüsselung, Zertifikatsmanagement, revisionssichere Protokollierung, Systemhärtung und kontrolliertes Patch-Management umsetzen

Skills

KubernetesLinuxAnsibleAzure Blob StorageAzure DiskAzure FilesCassandraCephClickHouseDockerDynamoDBEBSEFSFilestoreGoogle Cloud StorageGitGlacierInfluxDBKafkaMariaDBMemcachedMinIOMongoDBMySQLNATSOpenSearchOpenVPNPostgreSQLPrometheusRabbitMQRedisS3TerraformTimescaleDBVaultWireGuard

Work schedule

Flexible Arbeitszeitgestaltung

Industry

VideoanalyseKünstliche IntelligenzSicherheitskritische Infrastruktur

Relocation

No