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AI Platform Architect
- Spannende und innovative AI-Plattform-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
- Konzeption und Design holistischer AI-Plattformen auf Basis von Cloud oder Open-Source-Bausteinen, von der Referenzarchitektur bis zur Auswahl und Integration der Komponenten
- Definition der technischen Zielarchitektur und Ableitung konkreter, umsetzbarer Arbeitspakete
- Hands-on in der Umsetzung: Implementierung zentraler Plattformkomponenten, Code-Reviews und Deployment über Cloud- und on-premises-Umgebungen hinweg
- Etablierung von Engineering-Standards und Best Practices für die Plattform, etwa in Bezug auf Evaluation, Observability und Deployment
- Technischer Sparringspartner für Stakeholder: Du übersetzt Anforderungen in tragfähige Architekturentscheidungen und wägst technische Optionen fundiert ab
- Enge Zusammenarbeit mit unseren ML- und AI-Engineers sowie Software-Developern
- Fachliches Mentoring und Coaching jüngerer Kolleginnen und Kollegen
- Fachlicher Lead bei Offerten inklusive Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten
- Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
- Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden
- Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte
- Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
- Technisches Gespür dafür, wie sich holistische AI-Plattformen aus Open-Source-Bausteinen zusammensetzen lassen
- Fähigkeit, technische Anforderungen mit Stakeholdern zu klären und in tragfähige Architekturentscheidungen zu übersetzen
- Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows, RAG-Systemen sowie dem Model Context Protocol (MCP)
- Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)
- Erfahrung mit Modell-Runtimes und LLM-Proxies bzw. Gateways
- Erfahrung mit Blob-Storage (S3) und relationalen Datenbanken (SQL)
- Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, sowie Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle
- Erfahrung mit Deployments sowohl in der Cloud als auch on-premises, plattform- und anbieterunabhängig
- Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
- Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift