AI Infrastructure Engineer in Deutschland
Unternehmen in Deutschland suchen einen AI Infrastructure Engineer, der Open-Weight-Modelle wie DeepSeek, Qwen oder Mistral und die Agenten, die sie nutzen, auf eigenen Servern betreibt. Ich bin Michael Wutzke, IT-Experte für Datenplattformen in Frankfurt, und betreibe seit mehr als zwanzig Jahren Server in Rechenzentren und in der Cloud. Ich unterstütze Unternehmen als Freelancer oder in Festanstellung, remote oder vor Ort in Frankfurt Rhein-Main. Buchen Sie ein 30-minütiges Videogespräch. Wir sehen uns Ihre Aufgabe an, und Sie erfahren, ob ich helfen kann.
Was ich in Ihr Team mitbringe
-
Erfahrung mit Systemen, auf die andere angewiesen sind
Seit mehr als zwanzig Jahren betreibe ich Systeme, auf die sich Mitarbeiter und Kunden verlassen, vom Rack im Rechenzentrum bis zur Cloud-Region. Die Infrastruktur lege ich für die Menschen aus, die sie nutzen.
-
Handarbeit im Rechenzentrum
Server, Switches und Firewalls habe ich in Rechenzentren in Deutschland und den USA selbst eingebaut. Ich weiß, was eine gemietete Cloud-Maschine unterhalb ihrer API tut.
-
Nodes, die nicht ausfallen dürfen
Bei einem Frankfurter Fintech habe ich Blockchain-Nodes und ein Oracle-Netzwerk in mehreren Rechenzentren betrieben und das Node-Operations-Team aufgebaut. Fiel der erste Standort aus, übernahm ein zweiter.
-
Ein Modell, das sich austauschen lässt
Meine Agenten laufen auf Claude und Codex, unter einer Regeldatei, die auch die Gemini CLI liest. Regeln und Gedächtnis liegen außerhalb des Modells, sodass ein Open-Weight-Modell oder ein anderer Harness den Platz eines Cloud-Modells einnehmen kann.
-
Grenzen an der Ressource
Ein Agent, den ich einrichte, darf die Datenbank lesen, aber nicht in sie schreiben, und mit seinen Zugangsdaten kann er nicht in die Produktion pushen. Hooks mit einer Testmatrix blockieren verbotene Aufrufe, bevor sie laufen.
-
Zuhause in Frankfurt
Ich wohne in Frankfurt und arbeite remote in ganz Deutschland, mit Tagen vor Ort in Frankfurt Rhein-Main oder dort, wo Ihre Server stehen. Ich arbeite auf Deutsch und auf Englisch.
Was ein AI Infrastructure Engineer macht
Ein AI Infrastructure Engineer betreibt die Modelle und die Agenten-Software eines Unternehmens und die Server darunter. Dazu gehören der Server oder die Cloud-Region, die Serving-Software, die Anfragen beantwortet, das Modell, der Agent Harness und die Regeln dafür, wer was aufrufen darf. Die Anwendungen darauf baut ein AI Engineer.
Auf Ihren eigenen Servern bleiben Prompts und Dokumente auf Rechnern, die Sie auswählen. Die Modellversion wechselt erst, wenn Ihr Team es entscheidet.
Offene Gewichte und offene Harnesses, Stand September 2026
Für beide Teile gibt es offene Lizenzen: für das Modell und für den Harness, der es steuert.
DeepSeek hat am 24. April 2026 eine Preview von DeepSeek V4 veröffentlicht, in zwei Größen: V4-Pro und V4-Flash (Ankündigung). Die Gewichte von DeepSeek-V4.1-Flash stehen unter der MIT-Lizenz, mit Anleitungen für vLLM und SGLang auf der Modellseite. Die API von DeepSeek versteht das Format von OpenAI und das von Anthropic (API-Dokumentation). Software, die für eines der beiden Formate geschrieben ist, erreicht DeepSeek nach einer Änderung der Basis-URL.
DeepSeek Harness ist ein Open-Source-Agent-Harness von DeepSeek unter der MIT-Lizenz. Er läuft auf Node.js, und alles darin ist ein Plugin (GitHub). Laut InfoQ vom 20. August 2026 genügt eine Änderung der Konfigurationsdatei, um das Modell zwischen entfernten API-Anbietern und lokalen Runtime-Servern zu wechseln (InfoQ). Das Projekt ist eine Developer Preview, und die Entwickler kündigen inkompatible Änderungen an.
Modell und Harness sind Teile, die Ihr Team austauschen kann. Der Engineer, den Sie einstellen, sorgt dafür, dass Regeln und Zugriffsgrenzen bestehen bleiben, wenn Modell oder Harness wechseln.
Die Stellenbeschreibung, Schicht für Schicht
Die Tabelle nennt, was ein AI Infrastructure Engineer betreibt und auf welchen Teil meiner Arbeit ich in jeder Schicht zurückgreife. Legen Sie sie neben Ihre eigene Stellenbeschreibung.
| Schicht | Was der Engineer tut | Woher meine Erfahrung kommt |
|---|---|---|
| Hardware | Legt Server in Ihrem Rack oder bei einem Hosting-Anbieter aus und betreibt sie | Server, Switches und Firewalls, die ich in Rechenzentren in Deutschland und den USA eingebaut habe; 40 Server mit Lastverteilung für eine Web-Community |
| Cloud und Failover | Betreibt den Dienst in einer Cloud-Region mit einem zweiten Standort | AWS, Azure und Google Cloud; ein Node-Betrieb, den ich mit Failover von Azure in eine andere Cloud umgezogen habe |
| Dienste ohne Ausfall | Hält Software für Nutzer am Laufen, die auf sie angewiesen sind | Blockchain-Nodes und ein Oracle-Netzwerk in mehreren Rechenzentren, auf Bare-Metal-Servern und in der Cloud, eingerichtet als Skripte und Docker-Container |
| Serving des Modells | Installiert Serving-Software wie vLLM, mit einem Token pro Anwendung und einem Protokoll der Anfragen | Ein Aufbau, den ich für Unternehmen plane; die Serverarbeit aus den Zeilen darüber lässt sich übertragen |
| Agent Harness | Betreibt Claude, Codex oder einen offenen Harness nach den Regeln des Unternehmens | Claude und Codex unter einer Regeldatei, die auch die Gemini CLI liest; Regeln und Gedächtnis außerhalb des Modells |
| Zugriff und Grenzen | Legt fest, was ein Agent lesen und ändern darf | Eine Datenbankrolle nur mit Leserechten, Tokens mit begrenzten Rechten, ein geschützter Produktions-Branch und Hooks mit Testmatrix |
| Daten | Bindet das Modell über APIs an die Daten des Unternehmens an | Eine Kundenplattform, mit Claude und Codex umgebaut, hat mehr als 300 RESTful-API-Endpunkte und mehr als 8.000 Commits |
Wer ich bin
Ich bin Michael Wutzke, IT-Experte für Datenplattformen in Frankfurt. Mein Weg führte in mehr als zwanzig Jahren vom Code bis zum CIO, in der Finanzbranche, im E-Commerce und in der Immobilienwirtschaft, mit Cloud-Plattformen und Rechenzentren. Heute baue ich Datenplattformen mit KI-Agenten schneller auf und um.
In Kundenprojekten baue ich eine Plattform mit Claude und Codex nach einer gemeinsamen Regeldatei neu auf. Ich unterrichte im Claude Hacker House. Ich habe Blockchain-Nodes in mehreren Rechenzentren betrieben. Ich bin zertifizierter AWS Solutions Architect Associate.
Vom ersten Gespräch bis zu Ihren Servern
-
Videogespräch
In 30 Minuten sprechen wir über die Modelle, die Ihr Team auf eigenen Servern betreiben will, und über die Form der Zusammenarbeit.
-
Fachgespräch
Ihr Infrastrukturteam fragt nach meiner Arbeit mit Servern und Agenten, im Gespräch oder am geteilten Bildschirm.
-
Vorab lesen
Die unten verlinkten Seiten beschreiben diese Arbeit. So kann Ihr Team die Details vor dem Gespräch prüfen.
-
Die ersten Wochen
Ich beginne vor Ort in Frankfurt Rhein-Main oder in Ihrem Rechenzentrum und lerne die Maschinen und die Menschen kennen. Danach arbeite ich überwiegend remote.
Fragen, die Unternehmen stellen
Welche Formen der Zusammenarbeit bieten Sie an?
Freelance-Projekte und Festanstellungen, in Teilzeit oder Vollzeit, überwiegend remote mit Tagen vor Ort in Frankfurt Rhein-Main oder dort, wo Ihre Server stehen.
Haben Sie DeepSeek oder Qwen im Produktivbetrieb eingesetzt?
In Kundenprojekten laufen meine Agenten auf Claude und Codex. Regeln und Gedächtnis liegen außerhalb des Modells. Deshalb kann ein Open-Weight-Modell wie DeepSeek oder Qwen ein Cloud-Modell ersetzen, ohne dass neue Regeln nötig sind. Server in Rechenzentren und ein Failover zwischen zwei Standorten habe ich für Blockchain-Nodes betrieben.
Was unterscheidet einen AI Infrastructure Engineer von einem AI Engineer?
Ein AI Engineer baut Anwendungen auf einem Modell. Ein AI Infrastructure Engineer betreibt das Modell, den Harness und die Server darunter und legt fest, wer sie aufrufen darf.
Trainieren Sie Modelle?
Nein. Ich betreibe Modelle, die andere trainiert haben, und binde sie an Ihre Systeme an. Ein Modell mit Ihren eigenen Daten zu trainieren, ist die Aufgabe eines ML Engineers.
Welchen Harness würden Sie einsetzen?
Den, der nach einem Test zu den Regeln Ihres Teams passt. DeepSeek Harness steht unter der MIT-Lizenz und ist eine Developer Preview. Die Entwickler kündigen inkompatible Änderungen an. Ich würde ihn neben dem Harness testen, den Ihre Entwickler heute nutzen, bevor er Produktivarbeit übernimmt.
Details zur Arbeit hinter dieser Seite
-
Infrastruktur betreiben
Seit mehr als 20 Jahren betreibe ich IT-Infrastruktur, vom Serverraum im Büro über das Rechenzentrum bis in die Cloud.
-
Node-Betrieb und Cloud-Migration mit Failover
Blockchain-Nodes und ein Oracle-Netzwerk in mehreren Rechenzentren, danach der Umzug von Azure mit Failover.
-
KI-Agenten unter denselben Regeln wie Menschen
Grenzen an der Ressource, eine blockierende Prüfung vor jedem Tool-Aufruf und Freigaben, die nur ein Mensch erteilt.
-
Lokale KI für Unternehmen: Modelle wie DeepSeek auf eigenen Servern
Ihr AI Infrastructure Engineer in Deutschland
Ich bin Michael Wutzke, AI Infrastructure Engineer in Deutschland, und arbeite von Frankfurt aus. In einem Videocall von 30 Minuten sprechen wir über die Modelle und Server, die Ihr Team betreiben will. Sie erfahren, ob meine Arbeit in Rechenzentren und mit Agenten zu Ihren Plänen passt.
Suchanfragen zu diesem Thema
- ai infrastructure engineer
- ki infrastruktur
- llm infrastruktur
- ai platform engineering services
- ki plattform unternehmen
- ki plattform open source
- ki devops
- inference engineering
- gpu server ki
- ki modelle selbst hosten
- welche open source ki modelle gibt es
- ollama für unternehmen
- open source coding agent