AI and DevOps Architect

KI & DevOps Architekt (m/w/d) Generative AI, Plattformarchitekturen & Cloud-native Lösungen Sie möchten moderne KI-Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch technisch verantworten und aktiv mitgestalten? Sie verbinden Architektur-Know-how mit fundierter Entwicklungserfahrung und fühlen sich in den Bereichen Kubernetes, Automatisierung und Generative AI zu Hause? Dann bietet Ihnen diese Position die Möglichkeit, anspruchsvolle KI-Projekte von der Idee bis zum produktiven Betrieb zu begleiten. Aufgaben Analyse fachlicher und technischer Anforderungen sowie Entwicklung skalierbarer Architekturen für moderne KI-AnwendungenKonzeption und Umsetzung cloud-nativer Plattformen für den produktiven Einsatz von Generative-AI- und Machine-Learning-LösungenTechnische Verantwortung für anspruchsvolle Kundenprojekte sowie fachliche Steuerung interdisziplinärer ProjektteamsAktive Mitarbeit bei der Entwicklung von Softwarelösungen und Backend-Komponenten im KI-UmfeldDesign und Implementierung leistungsfähiger Retrieval- und Wissensmanagement-Lösungen auf Basis moderner SprachmodelleAuswahl, Bewertung und Integration geeigneter Open-Source- und Enterprise-KI-TechnologienPlanung und Sicherstellung eines sicheren, stabilen und datenschutzkonformen Betriebs komplexer KI-SystemeAufbau und Weiterentwicklung von Automatisierungs-, Deployment- und GitOps-ProzessenEinführung von Monitoring-, Logging- und Observability-Konzepten für Anwendungen, Plattformen und KI-ModelleBeratung von Kunden und Stakeholdern hinsichtlich technologischer Entscheidungen, Plattformstrategien und SkalierungskonzeptenOptimierung bestehender Systemlandschaften hinsichtlich Performance, Verfügbarkeit und Betriebskosten Fokus: Generative AI, Kubernetes, Plattformarchitekturen & DevOps Profil Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Mathematik oder eine vergleichbare QualifikationMehrjährige Berufserfahrung als Softwareentwickler, Solution Architect, Cloud Architect, DevOps Engineer oder in einer vergleichbaren FunktionFundierte Programmierkenntnisse in Python oder Java sowie Erfahrung in der Entwicklung produktiver AnwendungenPraxiserfahrung mit modernen KI- und Machine-Learning-FrameworksKnow-how im Aufbau von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle und intelligenter WissenssystemeSehr gute Kenntnisse im Bereich Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und KubernetesErfahrung mit Infrastructure as Code sowie der Automatisierung von Infrastruktur- und Deployment-ProzessenKenntnisse im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines und modernen GitOps-AnsätzenErfahrung in Cloud-, Hybrid-Cloud- oder On-Premises-UmgebungenVerständnis für IT-Security-, Datenschutz- und Governance-Anforderungen im UnternehmensumfeldAusgeprägte Kommunikations- und Beratungskompetenz sowie Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden und ProjektteamsSehr gute Deutschkenntnisse (C1) sowie gute Englischkenntnisse (mindestens B2) Idealerweise bringen Sie zusätzlich mit Erfahrung mit Generative-AI-Frameworks und LLM-OrchestrierungsplattformenKenntnisse im Bereich MLOps, AI Operations oder AI Platform EngineeringPraxis im Umgang mit Vektordatenbanken und semantischen SuchtechnologienErfahrung mit GPU-basierten Infrastrukturen und High-Performance-Computing-UmgebungenKenntnisse in Terraform, Ansible, ArgoCD oder vergleichbaren AutomatisierungswerkzeugenErfahrung mit Prometheus, Grafana, OpenTelemetry oder vergleichbaren Observability-LösungenCloud-Zertifizierungen oder relevante Kubernetes-ZertifizierungenErfahrung in technischen Presales-Aktivitäten oder Solution-Workshops ✅ Besonders relevant: Profile aus den Bereichen AI Architecture, Platform Engineering, Cloud Architecture, MLOps, Kubernetes Engineering, DevOps Engineering oder Software Architecture mit Schwerpunkt auf Generative AI und Cloud-native Plattformen. Technologischer Schwerpunkt Generative AI • Large Language Models (LLMs) • Retrieval Augmented Generation (RAG) • Python • Java • Kubernetes • Docker • Terraform • Ansible • GitOps • ArgoCD • CI/CD • MLOps • Cloud-Native Architecture • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry • Vektordatenbanken • Platform Engineering • Hybrid Cloud • On-Premises Rahmenbedingungen Hybrides Arbeitsmodell mit zwei Präsenztagen pro WocheGeringe ReisetätigkeitStandorte in verschiedenen Regionen Deutschlands möglich