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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative AI- und Datenplattformen in komplexen Enterprise-Umgebungen.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen im Bereich Cloud-Technologien mit einer dynamischen Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Hohe Verantwortung und Entwicklungsmöglichkeiten in einem engagierten Team.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Technologie und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Cloud-Plattformen und AI-Workloads ist ein Plus.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
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.
- 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.
Was wir suchen
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
Cloud AI Architect (m/w/d) Arbeitgeber: KI Group
Kontaktperson:
KI Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Cloud AI Architect (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um dich mit Leuten aus der Branche zu vernetzen. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen oder dem Unternehmen. Das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu Cloud-Architekturen und AI-Systemen. Zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst. Wir wissen, dass du das drauf hast!
✨Tip Nummer 3
Nutze unsere Website für deine Bewerbung! Dort findest du nicht nur die neuesten Stellenangebote, sondern auch Informationen über unser Team und unsere Projekte. Das gibt dir einen Vorteil, wenn du im Gespräch darüber sprichst.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für AI und Cloud-Technologien! Teile in Gesprächen Beispiele von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Cloud AI Architect (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Cloud AI Architect für unser Team bist.
Mach es konkret!: Vermeide allgemeine Floskeln und sei spezifisch. Erzähl uns von deinen Erfahrungen mit Azure und Databricks und wie du diese in realen Projekten eingesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Achte auf die Details!: Eine saubere und gut strukturierte Bewerbung macht einen guten Eindruck. Überprüfe deine Unterlagen auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles klar und verständlich ist. Wir schätzen Sorgfalt!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei KI Group vorbereitest
✨Verstehe die Rolle in der Tiefe
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Cloud AI Architect vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich und überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Aufgaben passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Hands-on-Erfahrung mit Azure und Databricks zeigen.
✨Technische Entscheidungen klar kommunizieren
Sei bereit, technische Entscheidungen und deren Auswirkungen zu erläutern. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, damit du sowohl technische als auch nicht-technische Interviewer überzeugen kannst. Zeige, dass du ein starkes Verständnis für Stabilität, Sicherheit und Betrieb hast.
✨Praktische Beispiele aus dem Alltag
Bereite dich darauf vor, konkrete Szenarien aus deiner bisherigen Arbeit zu diskutieren. Denk an Herausforderungen, die du gemeistert hast, insbesondere im Bereich CI/CD-Pipelines und AI-Workloads. Diese Geschichten helfen, deine Problemlösungsfähigkeiten und dein AI-First-Mindset zu demonstrieren.
✨Fragen stellen, um Interesse zu zeigen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten, den Technologien, die verwendet werden, oder den Herausforderungen, denen das Team gegenübersteht. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.