AI Platform Engineer

Plan Net Group — Germany · Posted ~1 day ago

Full-time Hybrid

Skills

AI engineering retrieval systems LLM systems AI agents agentic AI knowledge bases cloud platforms data platforms LLMs Retrieval-Augmented Generation AI Agents Knowledge Bases Cloud Infrastructure Data Platforms

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Summary ✨ AI‑Generated

As an AI Platform Engineer, you will turn a modern hybrid AI infrastructure into practical intelligence by building retrieval systems and agents capable of planning, using tools, and improving measurably. You will collaborate with cloud and data platform teams to create scalable AI capabilities for enterprise use.

Highlights

Build advanced AI infrastructure involving retrieval systems, knowledge bases, memory, and autonomous agents. Work closely with cloud and data platform specialists while helping organizations adopt AI-first ways of working.

Description

AI verändert, wie Unternehmen Wissen nutzen, Entscheidungen treffen, zusammenarbeiten und Wert schaffen. Genau daran arbeiten wir bei Plan.Net Agentic AI . Wir begleiten nationale und internationale Unternehmen auf dem Weg zu AI-first Organisationen. Dafür verbinden wir Strategie, neue Arbeitsweisen, Enablement und die Entwicklung konkreter AI-Produkte. Wir bauen eine hybride KI-Infrastruktur aus offenen und proprietären Sprachmodellen, einer zentralen Wissensbasis, einem Gedächtnis für Marken und Unternehmen sowie Agenten, die in Strategie, Kreation, Media und Operations aktiv unterstützen. Der AI Platform Engineer (all genders) ist dabei die Person, die aus dieser Infrastruktur die eigentliche Intelligenz macht: Retrieval-Systeme, die die richtige Information finden, und Agenten, die planen, Tools nutzen und sich messbar verbessern. Du arbeitest dabei eng mit den Kolleg:innen zusammen, die die zugrunde liegende Cloud- und Datenplattform bereitstellen und betreiben — deine Systeme laufen auf ihrem Fundament. Du bringst mehrjährige Erfahrung mit, mit der du eigenständig Entscheidungen triffst, Verantwortung für ein System als Ganzes übernimmst und zu den Konsequenzen deiner Entscheidungen stehst. Woran du arbeiten wirst: Cloud-Infrastruktur betreiben. Du verantwortest Infrastructure-as-Code, CI/CD sowie Security- und Networking-Grundlagen der Plattform auf einem Hyperscaler deiner Wahl (AWS, Azure oder GCP).Modell-Gateway betreiben. Du baust und betreibst die Anbindung unserer Sprachmodelle, offene wie proprietäre, inklusive Routing, Fallbacks und Kostenkontrolle.Datenquellen anbinden. Du baust Ingestion-Pipelines und Data Contracts, die neue Quellen (z. B. DAM, CMS, Adtech/Martech) zuverlässig an die Wissens- und Retrieval-Schicht anbinden, in enger Abstimmung mit den Kolleg:innen, die unsere Datenplattform langfristig verantworten.Observability-Infrastruktur aufsetzen. Du stellst das Tracing- und Monitoring-Tooling bereit, mit dem Qualität, Kosten und Latenz laufend messbar sind.Entscheidungen verantworten. Du triffst technische Entscheidungen zu Stack, Kosten und Skalierung eigenständig, legst Trade-offs offen und vertrittst sie gegenüber Stakeholdern.Zusammenarbeit sicherstellen. Du stimmst dich eng mit den Kolleg:innen ab, die auf deiner Infrastruktur Retrieval- und Agentensysteme bauen, damit Übergaben reibungslos funktionieren. Was dich auszeichnet: Du hast 5–8 Jahre Erfahrung in Cloud-, Platform- oder Infrastruktur-Engineering, davon mehrere Jahre hands-on in Produktion.Du hast mehrjährige, praktische Erfahrung mit einem Hyperscaler (AWS, Azure oder GCP) - Cloud-Services, Infrastructure-as-Code, CI/CD, Security- und Networking-Grundlagen, Kubernetes oder managed Kubernetes.Du schreibst production-grade Software, idealerweise in Python, und kennst dich mit Containerisierung und Microservice-Architekturen aus.Du hast Erfahrung mit Ingestion- und Orchestrierungs-Tools, Data Contracts und den Grundlagen von Lineage und Datenfrische — genug, um Datenquellen sauber an eine Wissensschicht anzubinden.Du hast ein Grundverständnis von RAG- und Agentensystemen: genug, um Infrastruktur zu entwerfen, die Vector-Datenbanken, Agent-Runtimes und Retrieval-Workloads gut bedient.Du kannst technische Entscheidungen fundiert begründen, legst Trade-offs offen und stehst zu den Konsequenzen deiner Entscheidungen.Du bist es gewohnt, ein System End-to-End zu verantworten, auch ohne dass dir jemand die Architektur bereits vorgibt.Du bist neugierig, eignest dir neue Tools und Konzepte schnell an und willst dich sichtbar weiterentwickeln. Was du bei uns gewinnen kannst: Verantwortung für Infrastruktur, die wirklich in Produktion läuft, mit direktem Bezug zur KI-Zukunft der Gruppe. Nähe zu Entscheidungen über Modelle, Architektur und Datenstrategie. Ein Umfeld, das dich technisch fordert und in dem gute Ideen schnell zu echten Systemen werden. Raum, dich Richtung Plattform-Architektur oder technische Führung weiterzuentwickeln, je nachdem, wohin du willst. Was wir dir bieten: Onboarding: Durch persönliches Mentoring und digitale Onboarding-Sessions - wir sorgen für Deinen perfekten EinstiegWeiterbildung: Deine Entwicklung ist uns wichtig. Ob durch unser internes Campus-Weiterbildungsprogramm zur Erweiterung Deiner Fach-, Methoden- oder Persönlichkeitskompetenzen, freiwillige Sprachkurse oder regelmäßige Coachings - wir halten Dich up to dateFlexibilität: Durch flexible Arbeitszeiten, Mobile Office und Jobsharing-Modelle kannst Du Deinen Beruf an Dein Leben anpassen – und nicht andersrumFun: Wer arbeitet, muss auch mal eine Pause machen – bei uns hast Du durch regelmäßige After Work und Team Events genug Möglichkeiten (auch virtuell, wenn’s sein muss)Sport: Großes Sportprogramm sowie Mobilität durch Agenturfahrräder und E-Bikes/E-Bike LeasingErreichbarkeit: Unser modernes Office im Kreativviertel Münchens ist dank perfekter Lage gut für Dich erreichbarInternationalität: Als international agierende Agenturgruppe bieten wir Dir die Möglichkeit, Dich mit Kolleg:innen aus den unterschiedlichsten Disziplinen aus der ganzen Welt zu vernetzen und auszutauschen So kannst du dich bewerben: Schick uns deinen Lebenslauf oder einen kurzen Überblick über deinen bisherigen Weg. Noch wichtiger sind ein bis drei konkrete Beispiele: Was hast du selbst angestoßen, organisiert, gebaut, verbessert oder zu Ende gebracht? Das können eigene Initiativen, Kundenarbeit, Prototypen oder Community-Projekte sein.