Code and Theory

12.10.2026

Lead Engineer, Cloud Infrastructure (US)

Vereinigte Staaten

San Francisco, California, United States · New York, New York, United States · Austin, Texas, United States

AWSGCPKubernetesTerraform

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Über die Stelle

Code and Theory sucht einen erfahrenen Cloud-Ingenieur, der den vollständigen technischen Lebenszyklus von Enterprise-Kunden-Deployments verantworten möchte – von der Bewertung der bestehenden Infrastruktur eines Kunden und dem Design der Integrationsarchitektur über die Bereitstellung der Umgebung bis hin zum laufenden Betrieb in der Produktion. Dies ist eine hands-on Rolle, die auch echte Kundeninteraktion erfordert: Sie werden an technischen Arbeitssitzungen teilnehmen, direkt mit den DevOps-Teams des Kunden zusammenarbeiten und diejenige Person sein, die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in konkrete Infrastrukturentscheidungen übersetzt.

The Machine ist das agentenbasierte Betriebssystem für Marketing, entwickelt von Code and Theory. Es integriert sich in die Tools, die Marketingteams verwenden, und verwandelt isolierte Arbeitsabläufe in ein einziges intelligentes System, das Markenstrategie, kreative Produktion und Medienleistung verbindet. The Machine unterstützt Agenturen im Netzwerk von Stagwell und weltweit führende Marken.

WAS SIE TUN WERDEN

Bewerten Sie die Cloud-Infrastruktur, den Datenstack und den Sicherheitsparameter jedes Kunden, bevor mit dem Aufbau begonnen wird – übersetzen Sie die Ergebnisse in einen konkreten Integrationsplan

Entwerfen und stellen Sie Kundenumgebungen mit Terraform bereit – Netzwerke, IAM, Container-Orchestrierung, verwaltete Speicher- und Geheimnisverwaltung über GCP, AWS oder Azure, je nach Kunde

Stellen Sie LLM-Inferenz-Pods in den Cloud-Umgebungen der Kunden bereit und betreiben Sie diese – Verwaltung der API-Integration, Ratenbegrenzungen, Latenz und Fehlerbehandlung, ohne dass ein Data Scientist im Raum benötigt wird

Erstellen und pflegen Sie Integrationsschichten, die die Datenquellen des Kunden mit der KI-Schicht verbinden – Sie sind für die „Pipeline“ verantwortlich, die die Inferenz nützlich macht; das Data-Science-Team ist für das verantwortlich, was darauf läuft

Stellen Sie containerisierte Workloads über Helm bereit und warten Sie diese – Orchestrierung, ETL-Worker und KI-Inferenz-Pods, die innerhalb des Kunden-Cloud-Perimeters laufen

Verantworten Sie die End-to-End-Bereitstellung von Datenpipelines – Planung, Paginierung, Wiederholungslogik und Verwaltung von Ratenbegrenzungen gegenüber den API-Gateways des Kunden

Verwalten Sie verteilte ETL-Jobs im großen Maßstab – JSON-Flattening, Schemaerzwingung und strukturierte Auslieferung

Erzwingen Sie Anforderungen an die Datenresidenz – Rohdaten verbleiben innerhalb der Umgebung des Kunden, nur strukturierte Ausgaben verlassen diese zu unserer gemeinsamen Infrastruktur

Seien Sie der primäre technische Ansprechpartner für die DevOps- und Infrastrukturteams jedes Kunden während des gesamten Engagements

Leiten Sie technische Arbeitssitzungen mit Kundenteams – validieren Sie Konfigurationen, bestätigen Sie IAM- und Credential-Modelle, überprüfen Sie Cluster-Spezifikationen vor der Bereitstellung

Triage und Behebung von Pipeline- und Infrastrukturausfällen in mehreren Kundenumgebungen gleichzeitig

Implementieren Sie Container-Sicherheitsstandards – Ausführung als Nicht-Root-Benutzer, schreibgeschützte Dateisysteme, Integritäts-Hashes beim Start, Manipulationsschutz

Mentoring von Junior- und Mid-Level-Ingenieuren und Beitrag von Implementierungsmustern zum gemeinsamen Playbook nach jedem Kundenengagement

WAS SIE MITBRINGEN

6+ Jahre Erfahrung im Cloud Engineering – Produktionserfahrung auf mindestens zwei der Plattformen GCP, AWS oder Azure, und Bereitschaft, je nach Kundenumgebung auf allen dreien zu arbeiten

Tiefgreifende Terraform-Erfahrung – Sie haben Multi-Umgebungs-, Multi-Tenant-Produktionsinfrastrukturen von Grund auf neu bereitgestellt, nicht nur bestehende Konfigurationen angewendet

Sicherer Umgang mit Kubernetes und Helm in der Produktion – Bereitstellung, Debugging, Skalierung und Sicherung containerisierter Workloads, nicht nur deren Ausführung

Haben Sie Datenpipelines in der Produktion betrieben – Sie wissen, was schiefgeht, wie man sich erholt und wie man Wiederholungs- und Backoff-Logik erstellt, die tatsächlich Bestand hat

Praktische Erfahrung mit verteilter Verarbeitung im großen Maßstab – nicht nur theoretisches Wissen

Enterprise API-Integrationserfahrung – OAuth 2.0, API-Schlüsselverwaltung, Ratenbegrenzung, API-Gateways – End-to-End

Solide Sicherheitsgrundlagen – Container-Härtung, Credential-Management und Durchsetzung der Datenresidenz in Umgebungen, in denen es wirklich darauf ankommt

Haben Sie direkt mit Kunden- oder Kunden-Engineering-Teams zusammengearbeitet – Sie sind zuversichtlich, technische Gespräche mit Enterprise DevOps- und Infrastrukturteams zu führen, nicht nur sie zu unterstützen

Sie schreiben Dinge auf – Runbooks, Integrationsnotizen, Playbook-Beiträge. Der nächste Ingenieur sollte in der Lage sein, das von Ihnen Gebaute zu betreiben

Praktische Erfahrung mit der Integration von LLM APIs (Anthropic, OpenAI oder gleichwertig) in Produktionspipelines – nicht als Endbenutzer, sondern durch die Anbindung der Inferenz an Systeme, die im großen Maßstab in realen Kundenumgebungen laufen

NÜTZLICH ZU HABEN

Erfahrung mit:

LLM-Inferenzinfrastruktur

Marketing-Technologie-Stacks (DAM, CDP, CRM)

Multi-Tenant-Kundenumgebungen

Eine Cloud-Zertifizierung (AWS Solutions Architect, GCP Professional Cloud Architect oder Azure-Äquivalent)

Hintergrund in Agenturen, Beratungsunternehmen oder Produktunternehmen, die gleichzeitig mehrere Enterprise-Kunden betreuen

ÜBER UNS

Gegründet im Jahr 2001, ist Code and Theory eine digitale Kreativagentur, die im Zentrum von Kreativität und Technologie steht. Wir sind stolz darauf, nicht nur Kunden- und Geschäftsprobleme zu lösen, sondern auch neue Fähigkeiten für unsere Kunden zu etablieren. Mit einer globalen Kundenliste von Fortune-100-Unternehmen und Start-ups gleichermaßen suchen wir die schwierigsten Probleme, die es zu lösen gilt. Wir haben Teams in Nordamerika, Südamerika, Europa und Asien. Das globale Agenturnetzwerk von Code and Theory wächst und umfasst Kettle, Instrument, Left Field Labs, Create Group, Current und TrueLogic.

Wir streben danach, uns nicht einschränken zu lassen, und arbeiten in allen wichtigen Kategorien: von Technologie bis Konsumgüter, Finanzdienstleistungen bis hin zu Reisen und Gastgewerbe, Regierung und Bildung bis hin zu Medien und Verlagswesen. Wir schätzen die Zusammenarbeit mit unseren Kundenpartnern, darunter unter anderem Adidas, Amazon, Con Edison, Diageo, EY, J.P. Morgan Chase, Lenovo, Marriott, Mars, Microsoft, Thomson Reuters und TikTok.

Das Code and Theory-Netzwerk besteht aus fast 2,000 Mitarbeitern mit 50% Ingenieuren und 50% kreativen Talenten. Wir sind ständig auf der Suche nach klugen, engagierten und zukunftsorientierten Mitarbeitern, die unser Team verstärken.

Die Gehaltsspanne für diese Position beträgt $130,000 - $225,000 und umfasst mehrere Stufen. Wir sind offen dafür, die Stelle auf dem Niveau zu besetzen, das am besten zur Erfahrung des richtigen Kandidaten passt. Die tatsächliche Vergütung wird durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, darunter, aber nicht beschränkt auf, Fähigkeiten, Erfahrungsniveau, Budget und Standort.

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