Compute Infrastructure Engineer – NeuraGym (Mensch)

Deine Mission & Herausforderungen

Als Compute Infrastructure Engineer – NeuraGym arbeitest du an der Schnittstelle von Serverarchitektur, Virtualisierung, Container-Orchestrierung und Datenverarbeitung, mit besonderem Fokus auf den Aufbau einer skalierbaren Compute- und Storage-Infrastruktur für multimodale Robotikdaten. Deine Kernaufgabe ist es, die Systemlandschaft im NeuraGym zu entwerfen, aufzubauen und zu betreiben, damit Aufzeichnung und Verarbeitung großer Datenmengen zuverlässig, performant und reproduzierbar ablaufen.

Du spielst eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung hochwertiger Embodied-AI-Systeme, indem du einzelne Server, Workstations und Edge-Geräte zu einem verteilten, wartbaren und erweiterbaren Compute-System verbindest.

Infrastruktur-Planung: Du planst und dimensionierst die Serverinfrastruktur des NeuraGym, inklusive Compute, GPU, Storage und Netzwerk, Rack-Layout, Strom- und Kühlkonzept sowie Beschaffung in Abstimmung mit dem Team.

Virtualisierung: Du baust und betreibst Virtualisierungsumgebungen auf Basis von Hypervisoren wie Proxmox und stellst Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen bereit.

Kubernetes & GPU-Scheduling: Du entwirfst und betreibst Kubernetes-Cluster (oder vergleichbare Orchestrierung) für Datenvorverarbeitung, inklusive GPU-Scheduling, Monitoring und Logging.

Verteilte Verarbeitung: Du verteilst rechen- und datenintensive Prozesse intelligent über mehrere Maschinen, vom Edge-Gerät am Roboter über lokale Server bis zu zentralen Storage-Systemen, und sorgst dafür, dass Engpässe erkannt und beseitigt werden.

Netzwerk-Design: Du entwirfst die Netzwerkinfrastruktur des NeuraGym: VLANs, Switching, Bandbreitenplanung für Kamera- und Sensorstreams, Firewall-Regeln und sichere Integration in die restliche Unternehmens-IT.

Storage & Datenpipelines: Du baust Storage- und Datenpipelines für große Datenmengen (z. B. Object Storage, verteilte Dateisysteme, Streaming-Ingest) und stellst sicher, dass Daten zuverlässig erfasst, gespeichert, versioniert und für das Modelltraining verfügbar sind.

Automatisierung: Du automatisierst Provisioning, Deployment und Betrieb mit Infrastructure-as-Code und CI/CD-Tools und dokumentierst die Systemlandschaft nachvollziehbar.

Stabilität & Sicherheit: Du erkennst und löst Performance-, Stabilitäts- und Sicherheitsprobleme in der Infrastruktur und entwickelst Backup-, Recovery- und Zugriffskonzepte.

Was du mitbringst

Ausbildung: Abschluss in Informatik, Systemtechnik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet, oder eine vergleichbare Berufsausbildung mit einschlägiger Praxiserfahrung.

Erfahrung: 4+ Jahre Erfahrung in System Administration, Infrastructure Engineering, DevOps oder Platform Engineering.

Serverinfrastruktur: Solide Erfahrung in Planung, Design und Betrieb von Serverinfrastruktur (Dimensionierung, Rack-Aufbau, Hardware-Auswahl, Beschaffung).

Virtualisierung: Praktische Erfahrung mit Hypervisoren und Virtualisierung (z. B. Proxmox, KVM, VMware), inklusive Storage- und Netzwerkintegration.

Container: Fundierte Kenntnisse in Container-Technologien und Orchestrierung (Docker, Kubernetes oder vergleichbare Plattformen), idealerweise mit GPU-Workloads.

Verteilte Systeme: Verständnis dafür, wie Prozesse, Daten und Rechenlast über mehrere Maschinen hinweg sinnvoll verteilt, synchronisiert und überwacht werden.

Linux & Scripting: Sicher im Umgang mit Linux-Systemen, Shell-Scripting und mindestens einer Skriptsprache (z. B. Python, Bash).

IaC & CI/CD: Erfahrung mit Infrastructure as Code und Automatisierung (z. B. Ansible, Terraform) sowie mit CI/CD-Tools (z. B. GitLab CI).

Arbeitsweise: Eine strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Freude daran, Infrastruktur von Grund auf gemeinsam mit einem interdisziplinären Team aufzubauen.

Nice to have: Erfahrung mit Monitoring- und Logging-Stacks (z. B. Prometheus, Grafana).