Über die Position
Über Skai
Skai (ehemals Kenshoo) ist eine führende Omnichannel-Marketingplattform, die fortschrittliche KI und maschinelles Lernen nutzt, um Datenintelligenz mit Performance-Medien zu verbinden. So ermöglicht sie intelligentere Entscheidungsfindung, höhere Effizienz und maximale Renditen für Unternehmen auf der ganzen Welt. Zu ihren Partnern zählen Google, Meta, Amazon, Microsoft und viele mehr. Jährlich werden auf der Skai-Plattform Werbeausgaben in Höhe von rund 10 Milliarden US-Dollar verwaltet.
Wir wurden 2006 gegründet und beschäftigen mittlerweile 700 Mitarbeiter.
Wir arbeiten hybrid, mit einer tollen Mischung aus Homeoffice und Büro.
Was wirst du tun?
Als Senior DevOps Architect bist du verantwortlich für die architektonische Ausrichtung der Cloud-Infrastruktur von Skai, der Engineering-Plattformen und der Entwicklererfahrung in unseren Cloud- und DevEx-Teams.
Indem du Infrastruktur-Know-how mit praktischer Softwareentwicklung verbindest, setzt du geschäftliche und technische Anforderungen in technische Roadmaps und Produktionslösungen um, darunter KI-Dienste und -Agenten für interne und externe Systeme.
Im Rahmen deiner Tätigkeit bist du für Folgendes zuständig:
- Du bist verantwortlich für die technische Roadmap und Architektur in den Bereichen DevOps und DevEx, legst gemeinsame Standards fest und leitest Initiativen vom Entwurf bis zur Produktion durch praktische Umsetzung.
- Entwickle eine skalierbare, sichere und ausfallsichere Cloud-Infrastruktur, die Kubernetes, Netzwerke, Infrastructure as Code und Modernisierung umfasst.
- Entwickle gemeinsame Plattformen und Self-Service-Workflows, die die Entwicklung, CI/CD, die Bereitstellung und die Fehlerbehebung vereinfachen.
- Lege Architekturstandards für Observability, Verfügbarkeit, Notfallwiederherstellung und Kapazitätsplanung fest.
- Entwickle und trage zur Realisierung von KI-Diensten und -Agenten bei, einschließlich Systemintegration, Bewertung, Sicherheit und zuverlässigem Betrieb.
- Prioritäten mit den Bereichen F&E, Produkt und Sicherheit abstimmen, teamübergreifende Abhängigkeiten klären und Ingenieure sowie technische Leiter betreuen.
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als DevOps-Architekt, verantwortlich für die Architektur und die Leitung technischer Initiativen teamübergreifend, sowie insgesamt mindestens 8 Jahre Erfahrung in den Bereichen Infrastruktur, DevOps, Platform Engineering oder Softwareentwicklung.
- Mindestens 5 Jahre praktische Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, Go oder Java, einschließlich der Entwicklung und Wartung von Produktionsdiensten, APIs oder gemeinsam genutzten Entwicklungstools.
- Nachweisliche Erfahrung in der Konzeption verteilter Produktionssysteme, einschließlich der Festlegung von Servicegrenzen, der Auswahl von Technologien, der Dokumentation von Kompromissen sowie der Leitung der Implementierung und Migration.
- Fundierte Fachkenntnisse in mindestens einer der großen Cloud-Plattformen AWS, GCP oder Azure sowie praktische Erfahrung mit Kubernetes, Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform und CI/CD- oder GitOps-Tools wie Jenkins, GitHub Actions oder Argo CD.
- Erfahrung in der Entwicklung von Entwicklerplattformen, wiederverwendbaren Infrastrukturkomponenten und Self-Service-Workflows, die von mehreren Entwicklerteams genutzt werden.
- Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Netzwerke, Cloud-Sicherheit, Observability, Hochverfügbarkeit und Notfallwiederherstellung, untermauert durch Erfahrung im Betrieb und bei der Fehlerbehebung von Produktionssystemen.
- Nachweisliche Erfahrung bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Diensten und -Agenten in der Produktion, einschließlich Modellintegration, Orchestrierung, Aufruf von Tools, Auswertung und Integration in interne oder externe Systeme.
- Erfahrung darin, gemeinsam mit den Beteiligten technische Anforderungen festzulegen, Architekturvorschläge zu präsentieren und teamübergreifende Entscheidungen bis hin zur Umsetzung und Einführung voranzutreiben.
Vorteile:
- Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb von Dateninfrastrukturen, einschließlich Streaming, Workflow-Orchestrierung und groß angelegter Datenverarbeitung mit Technologien wie Kafka, Airflow oder Spark.
- Erfahrung mit der Architektur und dem Betrieb von Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes, einschließlich Leistungsoptimierung, Kapazitätsplanung, Datensicherung und -wiederherstellung sowie Datenzuverlässigkeit.
- Erfahrung im Aufbau gemeinsamer KI-Plattformen oder in der Bereitstellung sowohl interner Automatisierungsagenten als auch kundenorientierter KI-Dienste.
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