Cloud Simulation Platform Engineer – HPC & Scientific Computing (m/w/d) – mit Gehaltsangabe

Wir sind Covestro. Wir sind neugierig. Wir sind mutig. Wir sind vielfältig. Wir haben chemische Materiallösungen mit bahnbrechenden Produkten verfeinert. Gemeinsam überschreiten wir Grenzen und suchen weitere Talente, die mit unseren ca. 18.000 Kolleginnen und Kollegen die Welt lebenswerter machen und #1ofUs werden.

Covestros digitale F&E-Welt wartet auf dich: Im Team High Performance & Quantum Computing innerhalb von Digital R&D betreibst und gestaltest du die technologische Grundlage für wissenschaftliche Simulationen auf globaler Ebene. Du arbeitest an der Schnittstelle von Cloud-Infrastruktur, Software-Engineering und wissenschaftlichem Rechnen – mit hoher technischer Eigenverantwortung und direktem Einfluss auf die Geschwindigkeit und Qualität digitaler F&E-Ergebnisse. Wenn dich moderne Plattformen für Computational R&D begeistern und du eine Umgebung suchst, in der du wirklich etwas bewegst, dann ist das deine Chance.

Neben unseren vielfältigen Benefits erwartet dich bei einer Vollzeitbeschäftigung eine attraktive Einstiegsvergütung zwischen 77.600 €/Jahr und 93.900 €/Jahr zzgl. eines variablen Anteils. Die Einstiegsvergütung richtet sich nach deiner Qualifikation und Berufserfahrung.

Dein Wirkungsfeld – was dich täglich erwartet:

• Betrieb, Wartung und kontinuierliche Weiterentwicklung von Apache Airflow-Deployments auf AWS EKS für die zuverlässige und skalierbare Ausführung wissenschaftlicher Simulations-Workflows
• Mitwirkung bei der Implementierung von Infrastructure-as-Code-Lösungen mit ArgoCD und Helm sowie GitHub Actions CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Deployment und Lifecycle-Management
• Konfiguration und Verwaltung von Kubernetes-Workloads auf AWS EKS – inklusive Namespaces, Ressourcenkontingenten und Autoscaling via Karpenter – für rechenintensive Simulationsjobs
• Aufbau und Pflege von Observability-Tooling (Monitoring, Logging, Alerting) für proaktive Störungserkennung und schnelle Behebung in Airflow- und Simulationsumgebungen
• Erhebung und Konsolidierung von Anforderungen der Workflow-Entwickler und Plattformnutzer sowie Überführung in architekturrelevante Entscheidungsgrundlagen
• Unterstützung beim Design benutzerdefinierter Airflow-Komponenten (Plugins, Operatoren) sowie beim Aufbau isolierter HPC-Rechenumgebungen für sensible Simulations- und Daten-Workloads
• Erstellung technischer Dokumentation via Backstage/TechDocs und Confluence, Projekt-Tracking in Jira sowie Technology-Scouting im Bereich Cloud-native und DevOps

Dein Profil – womit du überzeugst:

• Du hast eine Promotion in Informatik, Physik, Chemie, Mathematik oder einer verwandten Natur- oder Ingenieurwissenschaft – oder verfügst über gleichwertige nachgewiesene Erfahrung im Deployment und Betrieb wissenschaftlicher Software und/oder AWS-Cloud-Infrastruktur
• Fundierte Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (z. B. ArgoCD, Helm) und CI/CD-Pipeline-Entwicklung mit GitHub Actions zeichnet dich aus
• Software-Entwicklungskenntnisse – inkl. Kompilierung, Linking, paralleler Rechenbibliotheken und GPU-Beschleunigung – runden dein technisches Fundament ab
• Praktische Erfahrung mit Apache Airflow (Deployment, Betrieb, Plugin- und Operator-Entwicklung) bringst du mit oder du hast eine starke Lernbereitschaft in diesem Bereich
• Kenntnisse in Kubernetes (idealerweise EKS) inkl. Workload-Konfiguration, Autoscaling und Ressourcenmanagement sind vorhanden oder du bist hochmotiviert, dich schnell einzuarbeiten
• Erfahrung mit AWS-Cloud-Services und Cloud-nativen Infrastrukturmustern sowie fließende Englischkenntnisse für die Kommunikation in einem internationalen F&E-Umfeld runden dein Profil ab

Von Vorteil, aber kein Muss:

• Erfahrung mit Observability-Tooling (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry o. ä.)
• Vertrautheit mit Backstage/TechDocs, Confluence, Jira und agilen Arbeitsmethoden
• Aktives Interesse an KI-gestützten Coding-Tools (z. B. GitHub Copilot, Claude oder ähnliche)
• Hintergrund in einem F&E- oder Scientific-Computing-Umfeld (Industrie oder Wissenschaft) sowie Kenntnisse in Simulationssoftware und High-Performance-Computing

Diese Position ist grundsätzlich in Vollzeit zu besetzen. Du möchtest in Teilzeit arbeiten? Bewirb dich auch in diesem Fall gerne unter Angabe der gewünschten Prozentzahl.

Für erste Fragen steht Chris Rziha (chris.rziha@covestro.com) gerne zur Verfügung. Bitte verwende diese E-Mail-Adresse nicht, um deine Bewerbung oder deinen Lebenslauf zu senden. Um dich zu bewerben, klicke bitte auf die Schaltfläche „Bewerben". Per E-Mail eingesandte Bewerbungen werden nicht berücksichtigt.

Perfektion? Nicht nötig!

Werden die Anforderungen vielleicht nicht zu 100% erfüllt, besteht aber trotzdem Interesse an der Position? Neugier, Mut und Vielfalt sind vorhanden? Das ist kein Problem!

Wir gehen das gemeinsam an - als Team. Mit einer guten Einarbeitung und maßgeschneiderten Entwicklungsmöglichkeiten.

Jetzt bewerben!

Kündigungsfrist und Gehaltsvorstellung angeben und Teil von #1ofUs werden!

Für diejenigen, die mit uns zu einer besseren Welt beitragen möchten, gibt es viel zu erwarten.

Unser Ziel ist es, dass sich alle bei Covestro wie zu Hause fühlen und fair und transparent behandelt werden. Auf finanzielle Sicherheit, eine gesunde Work-Life-Balance und ansprechende ­­­­­Sozialleistungen ist dabei Verlass.

Konkret bedeutet dies: flexible Arbeitszeiten, Vereinbarkeit von Familie und Beruf, aktive Gesundheitsförderung sowie die Möglichkeit einen Teil des Gehalts in ein Langzeitkonto oder für die Altersvorsorge umzuwandeln. Und das ist noch nicht alles.

Klingt spannend? Hier bietet sich die Möglichkeit, mehr zu Covestro und unseren Benefits zu erfahren:

https://www.career.covestro.de/de/about-covestro/covestro-as-an-employer/employee-benefits

Kontakt

Covestro begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, Nationalität, Religion, Weltanschauung, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, Familienstand, Behinderung, Aussehen, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerberinnen und Bewerber fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.