Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) zur Promotion als AI Platform Engineer für HPC und Kubernetes

Weitere Informationen

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Eine Weiterbeschäftigung für weitere 2 Jahre ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Unser Profil

Als die zentrale IT-Einrichtung der RWTH Aachen University steht das IT Center seit über 60 Jahren für Qualität in verschiedensten Bereichen. Das IT Center unterstützt die Lehr- und Forschungsaufgaben und zentralen Prozesse der Hochschule und erbringt Basisdienste und individuelle Dienstleistungen für die Hochschuleinrichtungen.

Digitalisierung, Cloud, Security und die dazugehörige IT-Infrastruktur - tagtäglich begegnen uns diese Begriffe in den Medien. Im IT Center sind Sie ganz nah dran an diesen Entwicklungen und können in diesen Bereichen auch etwas bewegen. Wir arbeiten mit den aktuellsten Technologien und sind damit ein erfolgreicher IT-Dienstleister. Der Erfolg des IT Centers basiert dabei nur bedingt auf den neuesten Technologien oder den schnellsten Rechnern, sondern in erster Linie auf den Mitarbeitenden, die sich mit großem Engagement für das IT Center einsetzen und neben großem Fachwissen gemeinsam mit den Führungskräften für eine sehr gute Arbeitsatmosphäre sorgen.

Im IT Center erwarten Sie abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem motivierten, aufgeschlossenen und leistungsbereiten Team mit einer wertschätzenden Umgangskultur.

Wir freuen uns, Sie als Teil unseres Teams im IT Center aufzunehmen!

Ihr Profil

Die Abteilung Computation Science & Engineering (CSE) des IT Centers der RWHT Aachen University sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt Verstärkung in der Gruppe HPC – Parallelism, Runtime Analysis & Machine Learning (HPC PRAM).

Sie bringen folgende Qualifikationen mit:

• Ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in der Informatik, den Natur- oder Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation.
• Sie besitzen fundierte Erfahrung im Umgang mit Linux‑Systemen, inklusive Shell‑Scripting sowie Paket‑ und Service‑Management.
• Sie verfügen über sichere Kenntnisse in Skriptsprachen (z. B. Bash, Python) und objektorientierten Programmiersprachen, vorzugsweise in C#/.NET.
• Sie haben praktische Erfahrung mit Container‑Technologien und deren Orchestrierung, zum Beispiel Docker, Docker Compose und Kubernetes.
• Gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch (mündlich sowie schriftlich)

Idealerweise ergänzen folgende Kenntnisse und Erfahrungen Ihr Profil:

• Praktische Erfahrung mit der Ausführung von KI-Modellen mit Hilfe von Inferenz‑Plattformen oder Frameworks (z. B. Deployment von LLMs, Model‑Serving).
• Sicherer Umgang mit Hochleistungs‑Clustern und gängigen Schedulern (z. B. SLURM, PBS, LSF) zur Submittierung und Verwaltung von Rechen-Jobs.
• Kenntnisse in modernen Kubernetes-basierten Architekturen, insbesondere in den Bereichen Helm, GitOps, Operators sowie Kubernetes-as-a-Service.
• Erfahrung in der Entwicklung standardisierter Deployment-Artefakte wie Docker-Images oder Helm-Charts.
• Vertrautheit mit Observability-Tools und -Stacks wie Prometheus, Grafana, Loki oder vergleichbaren Lösungen zur Überwachung und Analyse von Systemen.
• Kenntnisse moderner KI-Architekturen und -Komponenten, beispielsweise Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektordatenbanken oder Model Context Protocol (MCP)
• Begeisterung für Parallelisierung, High‑Performance‑Computing und aktuelle Anwendungsfelder im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
• Persönlich überzeugen Sie durch Ihre hohe Motivation, Ihr Engagement sowie Ihre ausgeprägte soziale Kompetenz. Sie arbeiten gerne im Team, übernehmen Verantwortung und bringen sich aktiv mit Ihren Ideen ein.

Ihre Aufgaben

Die HPC-Gruppe PRAM des IT Centers entwickelt in enger Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Informatik 12 kontinuierlich ihre Methodenkompetenz im Bereich Hochleistungsrechnen und Künstlicher Intelligenz auf HPC-Systemen weiter. Die Hauptaufgaben dieser Arbeitsgruppe umfassen sowohl die Forschung als auch die methodische Unterstützung der Nutzerinnen und Nutzer bei Fragen zur Programmentwicklung, Fehlersuche, Performance-Tuning und Parallelisierung. Zudem stellt die Gruppe die erforderlichen Werkzeuge und Hilfsmittel für diese Aufgaben bereit.

Zu Ihrem Aufgabenbereich gehören:

Entwicklung und Evaluation von standardisierten KI-Plattformen und Betriebsmodellen

• Definition und Harmonisierung von Schnittstellen für KI-Inferenzsysteme, Vektordatenbanken, Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Backends sowie Model Context Protocol (MCP) und vergleichbare Dienste
• Evaluierung moderner Betriebsmodelle, z. B. Kubernetes-as-a-Service (KaaS), sowie Entwicklung von Best Practices für den effizienten und skalierbaren Betrieb von KI-Infrastrukturen
• Entwicklung, Dokumentation und Pflege standardisierter Deployment-Artefakte und Blueprints für den zuverlässigen Betrieb moderner KI-Anwendungen auf Hochleistungsrechnern (HPC) und Kubernetes-Plattformen

Erweiterung bestehender KI-Gateway-, KI-Proxy- und Monitoring-Infrastrukturen

• Integration und Anbindung von Inferenzplattformen, Hosting-Umgebungen sowie dynamischen Services
• Weiterentwicklung und Konfiguration des Monitoring-Stacks inklusive Metriken, Alerting und Dashboarding für eine ganzheitliche Systemüberwachung
• Entwicklung und Evaluierung von KI-gestützten Analyse- und Reporting-Methoden basierend auf Monitoring-Daten und Security-Logs.

Design, Implementierung und Integration agentischer KI‑Workflows

• Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung von agenten‑basierten Prozessen (z. B. Retrieval‑Augmented‑Generation), die die bereitgestellten KI‑Modelle nutzen.
• Einbindung der Inferenz‑Ressourcen in RAG‑Setups sowie Anbindung an Model‑Context‑Protocol (MCP) Services zur nahtlosen Orchestrierung.

Modellierung im Bereich Ressourcenmanagement, Nachhaltigkeit und Optimierung

• Konzeption und Evaluierung von Verfahrensmodellen zur Kontingentierung und effizienten Ressourcenvergabe für KI-Inferenz-Modelle – unter Berücksichtigung von GPU-Typen, Modellcharakteristika und Performancedaten.
• Modellierung von Energieverbrauch und CO₂-Emissionen auf Basis von KI-Anfragen und Modellen und Modellparametern für eine transparente Nachhaltigkeitsbewertung.
• Entwicklung von Konzepten zur Rückmeldung von Nachhaltigkeits- und Ressourcennutzungsinformationen an Nutzende sowie zur Bereitstellung nutzer- und projektbezogener Auswertungen und Berichte.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Unter https://www.rwth-aachen.de/bewerbung/dsgvo-information finden Sie Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach den Artikeln 13 und 14 der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO). 

Besoldung / Entgelt

EG 13 TV-L