AI Platform Architect

Spannende und innovative AI-Plattform-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen. Konzeption und Design holistischer AI-Plattformen auf Basis von Cloud oder Open-Source-Bausteinen, von der Referenzarchitektur bis zur Auswahl und Integration der Komponenten. Definition der technischen Zielarchitektur und Ableitung konkreter, umsetzbarer Arbeitspakete. Hands-on in der Umsetzung: Implementierung zentraler Plattformkomponenten, Code-Reviews und Deployment über Cloud- und on-premises-Umgebungen hinweg. Etablierung von Engineering-Standards und Best Practices für die Plattform, etwa in Bezug auf Evaluation, Observability und Deployment. Technischer Sparringspartner für Stakeholder: Du übersetzt Anforderungen in tragfähige Architekturentscheidungen und wägst technische Optionen fundiert ab. Enge Zusammenarbeit mit unseren ML- und AI-Engineers sowie Software-Developern. Fachliches Mentoring und Coaching jüngerer Kolleginnen und Kollegen. Fachlicher Lead bei Offerten inklusive Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten. Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden. Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden.

• Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte

• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet

• Technisches Gespür dafür, wie sich holistische AI-Plattformen aus Open-Source-Bausteinen zusammensetzen lassen

• Fähigkeit, technische Anforderungen mit Stakeholdern zu klären und in tragfähige Architekturentscheidungen zu übersetzen

• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows, RAG-Systemen sowie dem Model Context Protocol (MCP)

• Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)

• Erfahrung mit Modell-Runtimes und LLM-Proxies bzw. Gateways

• Erfahrung mit Blob-Storage (S3) und relationalen Datenbanken (SQL)

• Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, sowie Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle

• Erfahrung mit Deployments sowohl in der Cloud als auch on-premises, plattform- und anbieterunabhängig

• Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices

• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden

• Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift