Senior AI Platform Engineer (m/f/d)

Für mittelständische Unternehmen ist Wissen der letzte echte Wettbewerbsvorteil. Doch Wissen bleibt oft in Tools und SharePoint-Ordnern stecken oder verschwindet, wenn Experten das Unternehmen verlassen. Während die IT noch plant, nutzen die Mitarbeiter bereits ChatGPT und ähnliche Tools — ohne Governance, was zu einem Leck sensibler Daten führt. Mit der Knowledge Bots-Plattform schafft Blockbrain, was Unternehmen wirklich brauchen: KI-gestütztes Wissensmanagement, das schnell implementiert werden kann, flexibel skalierbar ist und konform arbeitet. Teams nutzen unsere GenAI-Bausteine, um maßgeschneiderte KI-Assistenten, Agenten und Workflows in Minuten zu erstellen — ganz wie Lego.

Sie werden Teil des Frontier-Teams von Blockbrain, einem sehr kleinen Team von vier Personen, das als unser Innovationszentrum fungiert. Das Frontier ist der Rand der Karte für Erkundungen: ein Ort, an dem wir die KI-Landschaft erkunden, aggressiv Prototypen entwickeln und Marktchancen validieren, bevor es die Wettbewerber tun.

Rolle & Einfluss

Sie verwandeln, was das KI-Team entwickelt, in produktionsbereite Systeme. Sie treten dort ein, wo Architektur, Skalierbarkeit, Sicherheit oder Betrieb zu echten Einschränkungen werden, und stellen sicher, dass nur das, was den Anforderungen an Unternehmenslast und Audits standhält, in die Produktion gelangt. Die Arbeit im Frontier-Team bedeutet, an der neuesten Spitze der KI bei Blockbrain zu operieren. Sie sind nah an aufkommenden Technologien, schnelllebigen Ideen und früher technischer Validierung, während Sie dennoch sicherstellen, dass das Ergebnis solide genug für den realen Unternehmenseinsatz ist.

Sie arbeiten eng mit AI Engineering, Produkt und Engineering zusammen, um technische Optionen zu bewerten, den richtigen Infrastrukturkontext zu definieren und die Plattformmuster zu erstellen, die es den Teams ermöglichen, schnell zu arbeiten, ohne Zuverlässigkeit oder Compliance zu gefährden.

Verantwortlichkeiten

• Überprüfung und Härtung von KI-Systemen: Bewertung neuer KI-Komponenten, Prototypen und Werkzeugvorschläge und deren Umwandlung in produktionsbereite Systeme.
• Architekturentscheidungen treffen: Definition des richtigen Modells für das Bereitstellungssetup, Bereitstellungsmuster, Arbeitslastisolierung und Abstraktionsschichten.
• Unser Plattform-Footprint verwalten: Betrieb und Weiterentwicklung unserer Multi-Cloud- und On-Prem-Umgebungen über AWS, GCP, Azure und kundenhostete Setups.
• Die Kubernetes-Umgebung betreiben: Arbeiten mit Kubernetes, ArgoCD, Terraform, GitHub Actions, Prometheus und Grafana, um die Plattform skalierbar und beobachtbar zu halten.
• Sichere Laufzeitmuster erstellen: Erstellung von Sandbox-, Laufzeit- und Isolationsmustern, die KI-Ingenieuren helfen, schnell zu arbeiten, ohne die Compliance zu verletzen.
• DevSecOps-Praktiken einbetten: Bedrohungsmodellierung, sicheres SDLC, Geheimnisverwaltung und Sicherheit der Lieferkette in den Lieferprozess integrieren.
• LLM-Infrastruktur aktivieren: Unterstützung bei der Modellbereitstellung, Vektorspeichern, RAG-Systemen, Inferenzskalierung, GPU-Orchestrierung und Beobachtbarkeit.
• Kernservices bei Bedarf erweitern: Lesen, Überprüfen und Erweitern von TypeScript-Microservices und APIs, um technische Arbeiten abzusichern, zu skalieren oder zu blockieren.

Erwartete KI-Fähigkeiten

• Starkes Verständnis von LLM-Systemen: Sie wissen, wie Inferenzpipelines funktionieren und wo sie in der Produktion fehlschlagen können.
• Flüssigkeit in der KI-Infrastruktur: Sie sind mit der Modellbereitstellung, RAG, Einbettungen, Vektordatenbanken und Evaluierungstools vertraut.
• KI als täglichen Co-Piloten nutzen: Sie verwenden KI-Tools, um DevOps-Workflows zu verbessern, Infrastrukturarbeiten zu automatisieren und Ihre technischen Ergebnisse zu schärfen.

Wir suchen keine KI-Forscher. Wir suchen Ingenieure, die KI als ernsthaften technischen Multiplikator nutzen.

Ihr Profil

• 7+ Jahre Erfahrung in Plattform-, Infrastruktur-, SRE- oder DevSecOps-Rollen, idealerweise mit Erfahrung in der Produktion von KI- oder ML-Systemen.
• Praktische Kenntnisse in Kubernetes, IaC, CI/CD, Beobachtbarkeit und modernen Plattformoperationen.
• Starkes Sicherheits- und Compliance-Bewusstsein mit Erfahrung in Umgebungen, die durch ISO 27001, EU AI Act oder ähnliche Anforderungen geprägt sind.
• Praktische DevSecOps-Erfahrung mit Bedrohungsmodellierung, sicherem SDLC, Geheimnisverwaltung und Sicherheit der Lieferkette.
• Komfortabel in Multi-Cloud- und On-Prem-Umgebungen und sicher im Umgang mit AWS, GCP, Azure und lokalen Setups.
• Code-affin und sicher im Lesen, Überprüfen und Erweitern von TypeScript-Microservices.
• Klare Kommunikation, die in der Lage ist, Kompromisse zu erklären, bei Bedarf zurückzudrängen und gelegentliche technische Gespräche mit Unternehmenskunden zu führen.
• Pragmatisch und selbstgesteuert, mit dem Urteil, Nein zu sagen, wenn etwas nicht produktionsbereit ist.

Was Blockbrain bietet

• Flexible Arbeitsmodelle: Vollzeitstelle vor Ort in Stuttgart, München oder Hamburg (3 Tage pro Woche) mit flexiblen Arbeitszeiten.
• Leistungen: Deutschland-Ticket, Wellpass-Fitnessmitgliedschaft, Zugang zu den neuesten KI-Tools und regelmäßige Unternehmens- und Team-Offsites.
• Top-Team: Internationales Team mit außergewöhnlichen Talenten.
• Hohe Wachstumschancen: Steile Lernkurve in einem schnell wachsenden KI-Startup.
• Ein hohes Maß an persönlicher Verantwortung und die Freiheit, Prozesse aktiv zu gestalten.
• Top-Ausrüstung: MacBook, iPhone, Headset und alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um Ihr Bestes zu geben.

Blockbrain ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns für ein integratives Arbeitsumfeld ein.