Enterprise AI Platform Engineer

Für ein Projekt im Bereich Enterprise AI wird eine erfahrene freiberufliche Unterstützung gesucht, die den Aufbau und die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten KI-Plattform mitgestaltet. Im Fokus stehen Architektur, Governance und die Bereitstellung wiederverwendbarer AI Services für verschiedene Unternehmensbereiche – kombiniert mit technischer Umsetzung.

Quick Facts

• Branche: Technologieunternehmen
• Projekt: Enterprise AI Platform & Architecture
• Arbeitsmodell: Hybrid, voraussichtlich 1–2 Tage pro Woche vor Ort
• Sprache: Deutsch und Englisch

Das sind deine Aufgaben:

• Entwicklung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise-AI-Architektur.
• Definition von Architekturvorgaben, technischen Standards und wiederverwendbaren Patterns für die unternehmensweite Nutzung von AI Services.
• Gestaltung und Umsetzung von AI Governance, Security und technischen Leitplanken.
• Bereitstellung und Integration von AI- und GenAI-Services (z. B. LLM-basierte Anwendungen) für verschiedene Unternehmensbereiche.
• Hands-on-Entwicklung und technische Weiterentwicklung von AI-Plattformkomponenten.
• Aufbau und Optimierung von MLOps-, DevOps- und Automatisierungsprozessen für AI-Workloads.
• Weiterentwicklung von CI/CD, Monitoring und Observability zur Sicherstellung eines stabilen Plattformbetriebs.
• Beratung und Unterstützung von Entwicklungs- und Produktteams bei Nutzung und Integration von AI Services.
• Zusammenarbeit mit Cloud-, Data- und Security-Teams zur Standardisierung der Plattform.

Das bringst du mit:

• Fundierte Erfahrung in der Architektur komplexer Plattformen sowie in der Definition und Umsetzung technischer Standards, Security- und Governance-Vorgaben.
• Praktische Erfahrung mit AI-/ML-Plattformen und relevanten Konzepten wie LLMOps, Model Serving, RAG, Prompt Management, Evaluation und Guardrails.
• Erfahrung mit der Automatisierung, Bereitstellung und dem Betrieb von AI-/ML-Workloads sowie entsprechenden Entwicklungs- und Betriebsprozessen.
• Kenntnisse in Containerisierung, Orchestrierung und Infrastructure as Code (z. B. Kubernetes, Docker, Terraform, Helm, GitOps).
• Kenntnisse in CI/CD sowie Monitoring und Observability (z. B. Prometheus, Grafana, OpenTelemetry).
• Verständnis für AI Security (IAM, RBAC, Secrets Management, Verschlüsselung, sichere Plattformarchitekturen).
• Erfahrung mit Cloud- und Datenplattformen, idealerweise Databricks, AWS oder Azure.
• Praktische Programmiererfahrung, insbesondere mit Python.
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Fähigkeit, Architekturkonzepte selbstständig zu entwickeln und technisch umzusetzen, kombiniert mit strukturierter, teamorientierter Arbeitsweise.

Rahmenbedingungen:

• Es ist nicht erforderlich, alle genannten Tools zu beherrschen oder alle technischen Bereiche gleich tief abzudecken. Entscheidend ist das Verständnis der Zusammenhänge sowie die Fähigkeit, Architektur und technische Umsetzung zu verbinden.

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