Cloud AI Architect (m/w/d)

Werde unser/e neue/r Cloud AI Architect (m/w/d) – Und gestalte die Zukunft datengetriebener Plattformen!

Als Cloud AI Architect bist du verantwortlich für die hands-on Konzeption, Implementierung und den stabilen Betrieb von AI- und datengetriebenen Systemen in komplexen Enterprise-Umgebungen. Du arbeitest AI-first, produktionsnah und mit hoher Ownership: von der ersten Architekturentscheidung über Deployment-Strategien bis hin zu Stabilität, Security und Kostenkontrolle im Live-Betrieb. Diese Rolle ist keine reine Konzept- oder Beratungsrolle. Du triffst konkrete technische Entscheidungen, setzt sie selbst um und übernimmst Verantwortung dafür, dass agentische Systeme, Datenplattformen und AI-Workloads zuverlässig, skalierbar und wirtschaftlich laufen.

Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten

• AI-First Plattform- & Betriebsarchitektur: Du verfolgst einen konsequenten AI-First Engineering Ansatz. Plattformen und Betriebsmodelle werden von Beginn an so entworfen, dass sie den spezifischen Anforderungen von LLMs, agentischen Systemen und AI-Workloads gerecht werden. Dazu gehören:
• Aufbau und Weiterentwicklung von Cloud-Plattformen auf Microsoft Azure für AI- und Data-Systeme (Compute, Storage, Netzwerk, Identity, Tooling)
• Einsatz und Betrieb von Databricks als zentrale Plattform für Data Engineering, Machine Learning und AI-Workloads
• Architektur von Agent-Orchestrierung, Laufzeitumgebungen, Control Planes und Tool-Integrationen
• Sicherstellung, dass Plattformen produktionsreif, skalierbar, beobachtbar und betrieblich beherrschbar sind
• DevOps, Deployment & Release Management: Du verantwortest die technische Umsetzung und den stabilen Betrieb von AI-, Agenten- und Data-Systemen über ihren gesamten Lifecycle hinweg.
• Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines für AI-, Agenten- und Data-Komponenten in Azure
• Definition und Umsetzung von Release- und Update-Strategien (z. B. Canary Releases, Versionierung, kontrollierte Agenten-Updates)
• Reproduzierbare Deployments und saubere Rollbacks, insbesondere für Databricks- und AI-Workloads
• Enge Zusammenarbeit mit Engineering Manager und Produktverantwortlichen bei Architektur- und Betriebsentscheidungen
• Stabilität, Security & Governance: Du übernimmst Verantwortung für den sicheren und stabilen Betrieb geschäftskritischer Systeme.
• Verantwortung für Verfügbarkeit, Performance, Fehlertoleranz und Incident-Handling
• Umsetzung von Security by Design in Azure- und Databricks-Umgebungen, u. a.: Rollen- und Berechtigungskonzepte (Azure IAM), Secrets-Management, Netzwerk- und Systemisolation, Audit- und Compliance-Anforderungen
• Aufbau und Durchsetzung von Governance-Regeln für agentische Systeme (Zugriffe, Guardrails, Policies, Kontrollmechanismen)
• Kosten, Performance & Skalierung: Du stellst sicher, dass technische Exzellenz und Wirtschaftlichkeit zusammenpassen.
• Transparenz und aktive Steuerung der Betriebskosten in Azure und Databricks (Compute, Storage, Token-Kosten, Latenz)
• Design von Architekturen, die mit wachsenden Datenmengen und Agenten-Netzwerken skalieren
• Bewertung technischer und wirtschaftlicher Trade-offs gemeinsam mit Engineering Manager und Product Strategist
• Produktivsetzung & Betrieb: Du begleitest Systeme bis in den produktiven Enterprise-Betrieb – und darüber hinaus.
• Verantwortung für Go-Live-Vorbereitung, Stabilisierung und Übergang in den Regelbetrieb
• Erstellung von Runbooks, Betriebsdokumentation und Architecture Decision Records
• Vorbereitung der Übergabe an Kunden-IT oder interne Betriebsteams
• Technischer Ansprechpartner in kritischen Projekt- und Betriebssituationen

Requirements

Was wir suchen

• Core Profile: Sehr erfahrener, hands-on Engineer mit Schwerpunkt auf Cloud-Plattformen (Microsoft Azure), DevOps und Enterprise-Betrieb. Nachweisliche produktive Erfahrung mit Azure und Databricks in Enterprise-Umgebungen. Erfahrung mit AI- und Data-Workloads im produktiven Einsatz (keine reine Infrastruktur- oder Konzeptrolle). Starkes AI-First-Mindset mit klarem Verständnis für Stabilität, Security und Betrieb.
• AI- & Data Engineering: Erfahrung mit LLM-basierten Systemen und agentischen Architekturen. Verständnis für ML-Lifecycle-Konzepte (Training, Inferenz, Monitoring). Architektur von agentischen Systemen inkl. Guardrails, Policies und Kontrollmechanismen.
• Cloud, DevOps & Plattform: Sehr gute praktische Erfahrung mit Microsoft Azure (Compute, Networking, Storage, IAM, Security), Databricks (Data Engineering, ML- & AI-Workloads), CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code (z. B. Terraform, Bicep), Monitoring, Logging und Observability im Enterprise-Umfeld.
• Security & Governance: Cloud-Security-Patterns, Identity- & Access-Management, Compliance- und Audit-Anforderungen in Enterprise-Umgebungen.
• Soft Skills & Arbeitsweise: Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten: Du erklärst technische Entscheidungen, Risiken und Kosten verständlich – intern wie gegenüber Kunden. Starkes Business- und Produktverständnis. Forward-Deployed-Mindset: Du arbeitest gern nah am Kunden und übernimmst Verantwortung in realen Projektsituationen. Hohes Ownership-Denken, Pragmatismus und Umsetzungsstärke.
• Sprachkenntnisse: Fließende und verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse.

Warum du bei uns genau richtig bist:

• Anspruchsvolle Data- & AI-Projekte mit State-of-the-Art-Technologien (Microsoft Azure, Databricks, moderne AI-Plattformen).
• High-Performance-Kultur mit viel Verantwortung und Gestaltungsspielraum.
• Steile Lernkurve & Entwicklungsmöglichkeiten, inkl. Azure- & Databricks-Zertifizierungen.
• Hands-on Engineering-Kultur mit starkem Teamspirit.
• Enge Zusammenarbeit mit Kunden, Partnern und dem breiten AI-Ökosystem.