Brasilien
Bunge
Jobgether
Senior Technical Trainer — AI / DevOps
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AWSKubernetes
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Technical Trainer — AI / DevOps mit Sitz in Brasilien.
Wie Jobgether funktioniert
Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten passenden Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt mit dem einstellenden Unternehmen geteilt. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir schätzen Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!
Warum über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit dem Einreichen Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Kandidatur zu bewerten und relevante Informationen mit dem einstellenden Arbeitgeber zu teilen. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Als Senior Technical Trainer kombinieren Sie praktische DevOps-Expertise mit einer Leidenschaft für die Lehre, um praxisorientierte und ansprechende Kurse zu KI-gestützten Engineering-Workflows zu entwickeln. Sie unterstützen Ingenieure dabei, zu verstehen, wie KI-Agenten, Coding-Assistenten und moderne KI-Tools auf reale Infrastruktur- und Automatisierungsherausforderungen angewendet werden können. In Zusammenarbeit mit einem Curriculum-Team und erfahrenen technischen Pädagogen entwerfen Sie Lektionen, entwickeln Spezifikationen für praktische Übungen (Labs) und nehmen klare, überzeugende Lehrvideos auf. Diese freiberufliche Remote-Möglichkeit beginnt mit einem bezahlten Kursprojekt, das in der Regel etwa drei Monate dauert, mit der Option auf Folgeprojekte oder eine Festanstellung. Sie haben die Flexibilität, neben bestehenden Verpflichtungen zu arbeiten und gleichzeitig Ihr technisches Wissen in eine globale Engineering-Community einzubringen. Der ideale Kandidat ist ein praktizierender DevOps-Ingenieur, der komplexe Konzepte vereinfachen, sicher vor der Kamera kommunizieren und Lernerfahrungen schaffen kann, die fortschrittliche Technologien zugänglich machen.
Verantwortlichkeiten
Konzeption und Entwicklung technischer Kurse
- Zusammenarbeit mit dem Curriculum-Team zur Definition von Kursstruktur, Lernzielen, Lektionsabfolgen und praktischen Laborübungen mit Fokus auf KI für DevOps.
- Entwicklung von Inhalten, die zeigen, wie Ingenieure KI-Agenten, Coding-Assistenten und LLM-basierte Automatisierung in realen Infrastrukturumgebungen einsetzen.
- Sicherstellung, dass die Lektionen technisch korrekt, relevant, praxisnah und auf die Bedürfnisse arbeitender Ingenieure abgestimmt sind.
Erstellung ansprechender Lehrinhalte
- Verfassen prägnanter, story-getriebener Videoskripte, die darauf ausgelegt sind, technische Konzepte klar zu erklären, wobei einzelne Lektionen in der Regel etwa sechs Minuten dauern.
- Einsatz von KI-Tools bei der Erstellung, wo hilfreich, während sichergestellt wird, dass die endgültigen Skripte Ihre eigene Stimme, Expertise und Ihren Lehrstil widerspiegeln.
- Sicheres Präsentieren und Kommentieren der Lektionen auf Englisch, um komplexe technische Themen für Lernende mit unterschiedlichem Erfahrungsstand zugänglich zu machen.
Entwicklung und Validierung praktischer Übungen (Labs)
- Erstellung detaillierter Spezifikationen für praktische Übungen, die reale DevOps- und KI-Workflows demonstrieren.
- Zusammenarbeit mit dem dedizierten Labs-Team, das für den Aufbau der Laborumgebungen verantwortlich ist.
- Testen der fertigen Übungen, Validierung der technischen Genauigkeit und Sicherstellung, dass die Übungen die beabsichtigten Lernergebnisse liefern.
- Aufnahme von Demonstrationen und Walkthroughs, in denen erklärt wird, wie die Laborübungen abgeschlossen und praktische Herausforderungen gelöst werden.
Zusammenarbeit bei Qualität und redaktioneller Entwicklung
- Enge Zusammenarbeit mit den Curriculum- und Produktionsteams während des gesamten Kursentwicklungsprozesses.
- Einbindung von strukturiertem redaktionellem Feedback, insbesondere während des ersten Kursabschnitts, um die Inhalte an etablierte Lehrstandards anzupassen.
- Teilnahme an regelmäßigen Team-Syncs und Aufrechterhaltung der Kommunikation über Kollaborationstools wie Slack.
- Fokus auf technische Expertise, Lehre, Skripterstellung und Aufnahme, während das Produktionsteam Videobearbeitung, Animation, Laborinfrastruktur und Veröffentlichung übernimmt.
Anforderungen
Praktische DevOps- und Infrastrukturerfahrung
- Fundierte praktische Kenntnisse in Linux, Containern, Kubernetes, mindestens einer großen Cloud-Plattform, CI/CD und Infrastructure as Code (IaC).
- Erfahrung im Aufbau, Betrieb und der Wartung von Infrastruktur, anstatt sich nur auf theoretisches Wissen zu verlassen.
- Die Fähigkeit, reale Engineering-Workflows zu demonstrieren und praktische Erfahrung in effektive Lernmaterialien zu übersetzen.
Aktuelle Erfahrung mit KI-Technologien
- Praktische Erfahrung im Einsatz von KI-Tools in der Engineering-Arbeit, einschließlich KI-Agenten, Coding-Assistenten und LLM-basierter Automatisierung.
- Echte Neugier auf aufkommende KI-Fähigkeiten und das Engagement, sich über neue Tools und Techniken auf dem Laufenden zu halten.
- Die Fähigkeit zu erklären, wie KI die Infrastruktur-Engineering- und DevOps-Workflows unterstützen kann; eine tiefe Spezialisierung auf KI-Forschung ist nicht erforderlich.
Lehr- und Kommunikationsfähigkeiten
- Nachgewiesene Leidenschaft für die Lehre, unterstützt durch Erfahrung in der Erstellung von Kursen, Veröffentlichung von Tutorials, Halten von Vorträgen oder Workshops, Mentoring von Kollegen oder dem Teilen von technischem Wissen in einer Community.
- Exzellente schriftliche und mündliche Englischkenntnisse mit der Fähigkeit, klar, natürlich und sicher vor der Kamera zu kommunizieren.
- Starke Storytelling-Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in einfache, strukturierte Erklärungen zu zerlegen.
- Empathie für Lernende, insbesondere Anfänger, und ein Verständnis dafür, wie technisches Material ansprechend und zugänglich gestaltet werden kann.
Zusammenarbeit und Anpassungsfähigkeit
- Bereitschaft, einer etablierten Lehrmethodik zu folgen und konstruktives redaktionelles Feedback einzubinden.
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, Liefergegenstände zu organisieren und einen vereinbarten Projektzeitplan einzuhalten.
- Komfort bei der Remote-Arbeit in einem verteilten Team, einschließlich der Teilnahme an wöchentlichen Syncs und einer gewissen Zeitzonen-Überschneidung mit Kollegen in Europa und Asien.
Zusätzliche Qualifikationen, die als Vorteil gelten
- Bereits veröffentlichte Online-Kurse auf Plattformen wie Udemy oder Pluralsight oder Erfahrung als Autor eines Fachbuchs.
- Erfahrung als Sprecher auf Konferenzen oder Meetups, Betreiben eines technischen YouTube-Kanals oder Blogs oder Beiträge zu technischen Communities.
- Community-Referenzen oder Rollen wie CNCF Ambassador, AWS Community Builder oder Microsoft MVP.
- Relevante Kubernetes-Zertifizierungen, einschließlich CKA, CKAD oder CKS, oder Auszeichnungen wie Kubestronaut.
- Cloud-Zertifizierungen von Anbietern wie AWS oder Microsoft Azure.
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Festgehalt pro Kurs, das im Voraus basierend auf Kurslänge und Themenkomplexität vereinbart wird, mit höherer Vergütung für fortgeschrittene Themen und außergewöhnliche Dozenten.
- Bezahltes freiberufliches Projekt, das neben einem bestehenden Job abgeschlossen werden kann, ohne feste wöchentliche Stundenanforderung.
- Eine typische anfängliche Projektdauer von etwa drei Monaten mit einem einvernehmlich vereinbarten Lieferplan.
- Potenzial für den Aufstieg in eine Vollzeitrolle oder die Übernahme zusätzlicher Kursprojekte basierend auf gegenseitiger Eignung.
- Vollständige Remote-Arbeitsregelungen mit flexiblen Arbeitszeiten.
- Gelegenheit zur Zusammenarbeit mit einem globalen technischen Bildungsteam und Erreichen einer Community von mehr als einer Million Ingenieuren.
- Dedizierte Produktionsunterstützung für Videobearbeitung, Animation, Laborinfrastruktur und Kursveröffentlichung, sodass Sie sich auf das Lehren und die technischen Inhalte konzentrieren können.
- Gelegenheit, Ihre Expertise in KI, DevOps, Cloud und Kubernetes durch praktische, handlungsorientierte Bildung zu teilen.
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