AI Platform Architect

Was dich erwartet:

• 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.

Was du mitbringst:

• 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.