Mid/Senior Solution Architect - Germany

Multiverse Computing ist ein schnell wachsendes Deep-Tech-Unternehmen, das 2019 gegründet wurde und von CB Insights als eines der 100 vielversprechendsten KI-Unternehmen weltweit anerkannt ist. Wir sind das größte Quanten-Softwareunternehmen in der EU mit über 250 Mitarbeitern weltweit, die fortschrittliche KI- und Quantenlösungen entwickeln, um Unternehmen bei der Bewältigung komplexer, hochgradiger Herausforderungen in Branchen wie Finanzen, Energie, Fertigung, Telekommunikation und Industrie zu unterstützen.

Unsere Mission ist es, Organisationen zu ermöglichen, einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil durch modernste KI- und Quantechnologien zu erlangen.

Diese Gelegenheit besteht darin, in unseren Büros in München, Deutschland, zu arbeiten. Wir suchen einen talentierten Solutions Architect, der unser Pre-Sales-Team verstärkt und die Lücke zwischen unserer Technologie und den Bedürfnissen unserer Kunden schließt, indem er innovative, skalierbare und robuste KI-gestützte Lösungen entwickelt.

Wichtige Anforderungen:

• Vorherige Erfahrung in einer technischen Partner-Pre-Sales- oder Beratungsrolle mit starkem Fokus auf Partner- und Kundeninteraktionen (z. B. Solutions Architect, Sales Engineer, Implementation Consultant).
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, in der Lage, effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu interagieren; Erfahrung im Schreiben technischer Vorschläge oder im Antworten auf RFPs/Ausschreibungen; Erfahrung in der eigenständigen Durchführung praktischer Produktdemos.
• Starkes Wissen über Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und KI/ML-Dienste (z. B. SageMaker, Vertex AI, AzureML), einschließlich souveräner, On-Premise- und hybrider Bereitstellungsmodelle.
• Vertrautheit mit MLOps-Tools und -Praktiken: CI/CD, Überwachung und Orchestrierungsframeworks (z. B. Kubeflow, Flyte, MLflow); Kenntnisse in Docker und Kubernetes für die Containerisierung von KI-Arbeitslasten.
• Verständnis von LLM-Inferenzstacks (vLLM, llama.cpp, OpenVINO) und Modellbereitstellungsformaten (ONNX, .safetensors, HuggingFace Model Hub).
• Erfahrung in der Dimensionierung von GPU-Infrastrukturen für LLM-Inferenz- oder Trainingsarbeitslasten (Speicher, Durchsatz, Hardware-Tiers von A10 bis H200).
• Erfahrung in der Benchmarking und Bewertung der LLM-Leistung (Genauigkeit, Latenz, Durchsatz).
• Praktische Programmierkenntnisse in Python, SQL und Vertrautheit mit ML-Bibliotheken und -Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
• Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• Bereitschaft zu reisen, wenn es für Meetings, Konferenzen und Projektanforderungen erforderlich ist.
• Sprachen: Fließend in Deutsch und Englisch.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit Computer Vision-Modellen, Sprachmodellen, Vision-Language-Modellen und anderen Modalitäten.
• Erfahrung mit der Optimierung von KI-Modellen, Quantisierung oder Bereitstellung auf Edge-Geräten.
• Praktische Erfahrung in der Gestaltung von RAG-Pipelines und/oder Multi-Agenten-Systemen.
• Erfahrung in der Gestaltung von Datenarchitekturen (Batch & Streaming) und der Arbeit mit Big Data-Technologien.
• Kenntnisse über Datenschutz und ethische Überlegungen in der KI, einschließlich der Einhaltung der DSGVO und Vertrautheit mit dem EU-KI-Gesetz.

Vorteile:

• Gleiches Entgelt garantiert.
• Unterzeichnungsbonus.
• Umzugspaket (falls zutreffend).
• Anspruch auf Bildungsbudget gemäß interner Richtlinie.
• Hybride Möglichkeit.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Sprachkurse und vergünstigte Mittagsangebote.
• Arbeiten in einem schnelllebigen Umfeld mit modernsten Technologien.
• Karriereplan. Möglichkeit zu lernen und zu lehren.
• Fortschrittliches Unternehmen. Kultur glücklicher Menschen.

Bewerber müssen eine rechtliche Erlaubnis haben, in dem Land zu arbeiten, in dem die Stelle angesiedelt ist. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, verpflichtet sich Multiverse Computing, einen integrativen Arbeitsplatz zu schaffen. Das Unternehmen begrüßt Menschen aus allen verschiedenen Hintergründen, einschließlich Alter, Staatsbürgerschaft, ethnischer und rassischer Herkunft, Geschlechtsidentitäten, Personen mit Behinderungen, Familienstand, Religionen und Ideologien sowie sexueller Orientierungen zur Bewerbung.