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Wir können vieles richtig gut, aber eben noch nicht alles. Darum suchen wir immer wieder neue Kolleg:innen, die mit ihren Ideen, ihrem Können und Engagement etwas bewegen wollen. Fühlst du dich angesprochen? Dann gestalte Deine Welt zum Besseren und werde Teil unseres Customer Cluster Environment, Transportation & Energy.\nDEINE MISSION\nAls AI Solution Architect (m/w/d) gestaltest Du die KI-/ML-Gesamtarchitektur für komplexe Enterprise-Umgebungen in der Cloud mit Schwerpunkt Microsoft Azure. Du verbindest fundiertes Know-how in ML Engineering, RAG-Architekturen und MLOps, um KI-Lösungen produktionsreif, skalierbar und sicher umzusetzen. Dabei arbeitest Du eng mit technischen Expert:innen, Fachbereichen und Entscheidungsträgern zusammen und trägst maßgeblich dazu bei, innovative KI-Lösungen erfolgreich zu etablieren.\nDeine Aufgaben:\nEntwurf und Weiterentwicklung der KI-/ML-Gesamtarchitektur als Enterprise-KI-Plattform mit Schwerpunkt Microsoft Azure\n\nTechnische Leitung von ML-Pipeline-Projekten, insbesondere in den Bereichen Training, Deployment, Monitoring und Drift Detection\n\nKonzeption und Optimierung von RAG-Architekturen, beispielsweise hinsichtlich Chunking, Retrieval, Guardrails und Context Orchestration\n\nDefinition und Weiterentwicklung von MLOps-Strategien einschließlich CI/CD für Modelle, Experiment-Tracking und Model Registry\n\nTechnische Führung und Koordination interdisziplinärer Teams aus ML/AI Engineers, LLM Engineers und MLOps Engineers\n\nBeratung interner und externer Stakeholder zu KI-Architekturen sowie Präsentation technischer Konzepte gegenüber IT-Leitung und Fachbereichen\n\nDAS IST UNS WICHTIG\nFundierte Erfahrung mit cloudbasierten KI-/ML-Lösungen, idealerweise auf Microsoft Azure, insbesondere Azure Machine Learning und Azure OpenAI Service. Kenntnisse weiterer Cloud- und AI-Services sind von Vorteil.\n\nPraktische Erfahrung mit MLOps-Konzepten und entsprechenden Werkzeugen wie MLflow, Kubeflow oder Azure ML Pipelines.\n\nErfahrung im Aufbau von RAG-Architekturen, Prompt Engineering und im Umgang mit Vektordatenbanken.\n\nKenntnisse in der Integration und Orchestrierung von Sprachmodellen, idealerweise mit Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex.\n\nErfahrung mit CI/CD für ML-Anwendungen sowie sehr gute Python-Kenntnisse.\n\nPraktische Erfahrung mit mindestens zwei gängigen Machine-Learning-Frameworks, beispielsweise scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow.\n\nErfahrung im Aufbau von Enterprise-Architekturen in Cloud-Umgebungen.\n\nKenntnisse in angrenzenden Bereichen wie Datenplattformen, Containerisierung, Container-Orchestrierung, Infrastructure as Code und Observability sind von Vorteil, beispielsweise mit Databricks, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Docker, Kubernetes, Terraform, Prometheus, Grafana oder Application Insights.\n\nGrundlegendes Verständnis von AI Governance, Responsible AI sowie Sicherheits- und Datenschutzanforderungen im Enterprise-Umfeld.\n\nMehrjährige Erfahrung mit ML-/AI-Architekturen oder vergleichbaren technischen Aufgaben in Enterprise-Umgebungen.\n\nErfahrung in einer technischen Leitungs- oder Architekturrolle ist wünschenswert.\n\nAzure-, AWS- oder Google-Cloud-Zertifizierungen sind ein Plus.\n\nIdealerweise Erfahrung in der Energiebranche oder Versorgungswirtschaft sowie mit datengetriebenen Anwendungsfällen.\n\nSehr gute Deutschkenntnisse (C2-Niveau) sowie gute Englischkenntnisse.\n\nDEIN NEUER ARBEITSPLATZ\nWas bei uns zählt? 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Mit OpenUp unterstützen wir dich und bieten dir jederzeit kostenlosen Zugang zu professioneller psychologischer Unterstützung.\n\nIndividuelles Weiterbildungsbudget? - Egal ob die nächste Zertifizierung oder ein lang ersehnter Sprachkurs - du entscheidest, worin und wann du dich weiterbildest.\n\nMitarbeiter:innen-PC-Programm? - Lease dir dein nächstes Device zur rein privaten Nutzung einfach über virtual7.\n\nJobRad oder Firmenwagen? - Wir helfen dir dabei, so mobil zu sein, wie du es brauchst.\n\nRequirements\nErzähl mir, wer du bist und wann du anfangen kannst. Gerne auch über . 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