AI Architekt:in (m/w/d)

Ihre Aufgaben:

• Unterstützung bei Entwurf und Implementierung einer unternehmensweiten AI-Architektur mit Fokus auf Wissensmanagement und die Verwendung von Azure AI Services i n Kombination mit Python
• Fachliche und koordinative Führung der Analyse Phase von Portfolio-Epics mit Architektur-Impact
• Erarbeitung von Lösungen wie (un-) strukturierte Daten aus on-premise Kernsystemen mit Hilfe von GenAI und Azure AI Services in der Cloud angereichert, aufbereitet und weiterverarbeitet werden können, um unmittelbaren Mehrwert in den Businessprozessen zu generieren
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen Daten & Analytik, IT Architektur und CISO um gemeinsame, zukunftsträchtige Lösungen zu definieren

Ihr Profil:

• nachweisliche praktische Erfahrung in der AI-Architektur und MLOps

Erfahrungen mit:

• Architektur Lösungen für die Verwendung und Integration sämtlicher Azure AI Services wie z.B. OpenAI sowie Datenbanken und Transportmechanismen für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Generative-AI und LLMs
• DevOps und CI/CD Pipelines in der Cloud
• Python und Java
• Scrum / SAFe
• Tiefgreifendes Verständnis von ML- und Deep Learning-Workflows

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Your tasks:

• Support the design and implementation of an enterprise-wide AI architecture with a focus on knowledge management and the use of Azure AI Services in combination with Python
• Technical and coordinative leadership of the analysis phase of portfolio epics with architecture impact
• Development of solutions for how (un)structured data from on-premise core systems can be enriched, prepared and further processed in the cloud with the help of GenAI and Azure AI Services in order to generate immediate added value in business processes
• Collaboration with stakeholders from the areas of data & analytics, IT architecture and CISO to define joint, future-oriented solutions

Your profile:

• Proven practical experience in AI architecture and MLOps

Experience with:

• Architecture solutions for the use and integration of all Azure AI services such as OpenAI as well as databases and transport mechanisms for structured and unstructured data
• Generative AI and LLMs
• DevOps and CI/CD pipelines in the cloud
• Python and Java
• Scrum / SAFe
• In-depth understanding of ML and deep learning workflows