Technische Verantwortung für unsere Kerntechnologien (Oracle, Kafka, Java/SpringBoot, Angular, Git, Docker, Kubernetes) und Sicherstellung höchster Qualitätsstandards. Review und Freigabe von Entwicklungen, um Codequalität und Architektur-Standards zu gewährleisten
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Du bringst Deine Ideen bei der Entwicklung, Design und Umsetzung von Software ein Du bist für die Individualentwicklung von Softwarelösungen in agilen Entwicklerteams unter Verwendung modernster Technologien zuständig - Verwendetes Tech-Stack: Java & Spring Boot im Back End; Angular und/ oder React im Front End sowie Container …
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Verantwortung für die Sicherstellung des stabilen Betriebs von Cloud- und Stagesystemen - Monitoring, Fehleranalyse und -behebung (z.B. Grafana, Sentry IO) im 3rd-Level-Support in Abstimmung mit den Entwicklern - Betreuung und Optimierung von Container- und Deployment-Systemen (Docker, Podman, Mender)
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Arbeiten in einem agilen Umfeld (Scrum/Kanban) mit echter End-to-End-Verantwortung - Tech-Stack: TypeScript, Node.js, AWS (Lambda, ECS, CDK),Docker, Terraform, GraphQL, Next.js - Du bietest - Mehrjährige Erfahrung in der Backend-Entwicklung, idealerweise im Cloud- und DevOps-Umfeld
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Forschung / Entwicklung | Job-ID 80445 - Deine Mission - Gestalte die Zukunft des Maschinenbaus … Arbeiten in Container-Umgebungen (Docker, Kubernetes, etc.) und Cloud-Plattformen und Virtualisierung der kompletten Entwicklungsumgebung
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Abgeschlossenes Studium/laufende Ausbildung in Informatik, einem vergleichbaren Fachgebiet oder entsprechende praktische Erfahrung - Erste Erfahrungen mit Container-Technologien (z.B. Docker, Kubernetes) - Grundkenntnisse im Betrieb von Linux-Systemen und im Umgang mit Versionskontrollsystemen (z.B. Git, GitLab)
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Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung der Cloud-Infrastruktur (AWS/Azure/GCP) - Automatisierung von Deployments und Workflows (CI/CD) - Betreuung von Container-Umgebungen (Docker, Kubernetes) - Überwachung von Microservices, APIs und Datenpipelines für Echtzeitdaten
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Skalierung: Skalierung des Trainingsprozesses, beispielsweise durch die Nutzung von Docker Swarm oder Kubernetes … Laufende Ausbildung in einer HTL - Motivation & Verlässlichkeit … Übernahme der Druckkosten bei sehr gutem oder gutem Erfolg
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Literature research: Identification of challenges and solution approaches in the dockerization of training processes. Design of a training workflow: Design of a training workflow for deep learning models that includes all necessary steps from data preparation to the actual training and model evaluation
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Automatisierung und Schaffung von Continuous Integration und Delivery - Wartung, Verbesserung und Monitoring der Infrastruktur (Docker Images, Debian Hosts, Netzwerke und zugehöriger Dependencies) - Sicherstellung der Anwendungs- und Infrastruktursicherheit
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