Konzeption und Umsetzung von AI-/GenAI-/Agentic-AI-Architekturen für Kundenprojekte
Entwicklung skalierbarer End-to-End-Lösungen für Generative AI und LLMs in enger Abstimmung mit unseren Kunden
Technische Umsetzung von Proof-of-Concepts und innovativen Plattformlösungen
Beratung von Stakeholdern auf Enterprise-Level – von Strategie- und Use-Case-Workshops bis hin zur technischen Detailabstimmung
Enge Zusammenarbeit mit DevOps, Data Scientists und Enterprise Architects – intern bei in-tech und beim Kunden vor Ort bzw. remote
Evaluation und Integration neuer Tools, Frameworks und Technologien in bestehende Kundenlandschaften – mit Fokus auf Sicherheit, Compliance und Betrieb
Das bringst du mit
Ein abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik oder einen vergleichbaren technischen Hintergrund
Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Solutions oder Enterprise Architect im Cloud-/Data-Umfeld - idealerweise mit Kundenkontakt und Beratungsanteil
Fundierte Anwender-Kenntnisse in Generative AI, LLMs und deren produktivem Einsatz in Unternehmen
Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP (inkl. Architekturdesign und Plattformbetrieb)
Sicherer Umgang mit ML-Frameworks und Tools wie TensorFlow, PyTorch, HuggingFace, LangChain, LangGraph, OpenAI APIs oder AutoGen
Sehr gute Kenntnisse in Python (insbesondere im AI/ML-Kontext)
DevOps & MLOps: z.B. CI/CD für ML, LLMOps, Container-Technologien (Docker, Kubernetes)