Jobbeschreibung
StackFuel ist seit Jahren einer der führenden Anbieter für Daten- und KI-Weiterbildung in Deutschland. Seit Anfang 2026 sind wir Teil von Multiverse, Europas einzigem EdTech-Unicorn und der größten AI-Upskilling-Plattform des Kontinents. Gemeinsam verfolgen wir ein klares Ziel: 100.000 Beschäftigte in Deutschland fit für KI zu machen und so die Daten- und KI-Kompetenzlücke im Land zu schließen.
Gerade jetzt stehen wir an einem spannenden Punkt: Als Scale-up migrieren und konsolidieren wir unsere Infrastruktur von einzelnen Systemen auf einen skalierbaren Cloud-Stack, bei laufendem Betrieb, ohne Abstriche bei Uptime und Performance. Dafür suchen wir einen Tech Lead AI DevOps / Infrastructure (w/m/d), der unsere Infrastruktur ganzheitlich verantwortet: Du baust sie auf, skalierst sie und schaffst damit die Grundlage, auf der unser Team wachsen kann. Das machst du mit einem kleinen DevOps-Team, das du führst. Langfristig sorgst du mit deinem Team dafür, dass unsere Engineering-Teams im Rahmen eines Agentic SDLC ihre Produkte effizient auf sicherer und skalierbarer Infrastruktur shippen können.
Deine Aufgaben
Du arbeitest als DevOps Tech Lead, das heißt du bist aktiver Contributor (Player & Coach) mit Führungsverantwortung für ein kleines Team und berichtest direkt an unseren Head of Engineering
Du verantwortest die Skalierung, Wartung und Sicherung unserer gesamten Cloud-Infrastruktur, von der laufenden Migration bis zum stabilen Tagesbetrieb, und legst damit das Fundament, auf dem Team und Produkt wachsen können
Du baust saubere Prozesse für Monitoring, Uptime, Backups und Recovery, Access Management, Security-Updates und Kostenkontrolle auf, wo heute noch vieles gewachsen und unstrukturiert ist
Du setzt AI gezielt im DevOps-Alltag ein, von Incident-Analyse über Infrastruktur-Code bis hin zu Runbooks, und automatisierst wiederkehrende Betriebsaufgaben konsequent, damit ein kleines Team maximale Wirkung erzielt
Du stellst sicher, dass interne und externe Entwicklung zuverlässig von DevOps unterstützt wird
Du bereitest die Weiterentwicklung des Teams hin zu Platform Engineering für unseren Standort Berlin vor.
Was du mitbringst
5+ Jahre Erfahrung in DevOps, SRE oder Platform Engineering, davon erste Lead-Verantwortung (Architektur, technische Entscheidungen, Mentoring)
Praktische Erfahrung mit AI-gestütztem DevOps, also dem Einsatz von AI zur Automatisierung und Sicherung von Betrieb und Infrastruktur
Fundierte Kenntnisse in Infrastructure as Code und Container-Orchestrierung, z. B. mit Terraform, Kubernetes und Ansible
Erfahrung im Betrieb eines Enterprise-Stacks mit vielen Komponenten (Data Warehouses, Applikationen, Datenbanken, Logging, Security Audits, Berechtigungssysteme) und ein sicheres Gefühl für Security, Backups und Recovery.
Disziplin bei CI/CD, Monitoring und Observability (z. B. GitHub Actions, Grafana, Prometheus o. ä.)
Erfahrung darin, in schnell wachsenden Umgebungen zu agieren und für Struktur und Skalierung zu sorgen
Du sprichst Deutsch und Englisch auf verhandlungssicherem Niveau
Passt eher nicht zu dir, wenn …
Diese Rolle ist wahrscheinlich nicht das Richtige für dich, wenn du lieber führst, als selbst Hand anzulegen. Mit einem kleinen Team bist du Tech Lead und Engineer zugleich und bleibst selbst tief im System, im Design und im Code. Sie passt auch nicht gut, wenn du eine aufgeräumte Umgebung mit fertigen Prozessen erwartest: Vieles bei uns ist gewachsen, und genau dort Struktur zu schaffen, ist ein Kern deiner Aufgabe. Und wenn du AI-Tools eher als nettes Produktivitäts-Extra siehst und nicht als etwas, das die Arbeitsweise eines ganzen Teams grundlegend verändert, wirst du hier eher nicht glücklich.
Das bieten wir Dir
Arbeitskultur
Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.
Ownership
Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.
Hybrides Arbeiten
Wir arbeiten in einem hybriden Modell und sind üblicherweise 3 Tage pro Woche vor Ort in unserem Office in Berlin.
Workation
Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.
Raum für Austausch
Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.
Weiterentwicklung
Absolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln.