Kigroup Köln vor 1 Monaten

Cloud AI Architect (m/w/d)

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Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten

AI‑First Plattform‑ & Betriebsarchitektur

Du verfolgst einen konsequenten AI‑First Engineering Ansatz.

Plattformen und Betriebsmodelle werden von Beginn an so entworfen, dass sie den spezifischen Anforderungen von LLMs, agentischen Systemen und AI‑Workloads gerecht werden.

Dazu gehören:

Aufbau und Weiterentwicklung von Cloud‑Plattformen auf Microsoft Azure für AI‑ und Data‑Systeme (Compute, Storage, Netzwerk, Identity, Tooling)

Einsatz und Betrieb von Databricks als zentrale Plattform für Data Engineering, Machine Learning und AI‑Workloads

Architektur von Agent‑Orchestrierung, Laufzeitumgebungen, Control Planes und Tool‑Integrationen

Sicherstellung, dass Plattformen produktionsreif, skalierbar, beobachtbar und betrieblich beherrschbar sind

DevOps, Deployment & Release Management

Du verantwortest die technische Umsetzung und den stabilen Betrieb von AI‑, Agenten‑ und Data‑Systemen über ihren gesamten Lifecycle hinweg.

Aufbau und Betrieb von CI/CD‑Pipelines für AI‑, Agenten‑ und Data‑Komponenten in Azure

Definition und Umsetzung von Release‑ und Update‑Strategien (z.B. Canary Releases, Versionierung, kontrollierte Agenten‑Updates)

Reproduzierbare Deployments und saubere Rollbacks, insbesondere für Databricks‑ und AI‑Workloads

Enge Zusammenarbeit mit Engineering Manager und Produktverantwortlichen bei Architektur‑ und Betriebsentscheidungen

Stabilität, Security & Governance

Du übernimmst Verantwortung für den sicheren und stabilen Betrieb geschäftskritischer Systeme.

Verantwortung für Verfügbarkeit, Performance, Fehlertoleranz und Incident‑Handling

Umsetzung von Security by Design in Azure‑ und Databricks‑Umgebungen, u.a.:

Rollen‑ und Berechtigungskonzepte (Azure IAM)

Secrets‑Management

Netzwerk‑ und Systemisolation

Audit‑ und Compliance‑Anforderungen

Aufbau und Durchsetzung von Governance‑Regeln für agentische Systeme (Zugriffe, Guardrails, Policies, Kontrollmechanismen)

Kosten, Performance & Skalierung

Du stellst sicher, dass technische Exzellenz und Wirtschaftlichkeit zusammenpassen.

Transparenz und aktive Steuerung der Betriebskosten in Azure und Databricks (Compute, Storage, Token‑Kosten, Latenz)

Design von Architekturen, die mit wachsenden Datenmengen und Agenten‑Netzwerken skalieren

Bewertung technischer und wirtschaftlicher Trade‑offs gemeinsam mit Engineering Manager und Product Strategist

Produktivsetzung & Betrieb

Du begleitest Systeme bis in den produktiven Enterprise‑Betrieb – und darüber hinaus.

Verantwortung für Go‑Live‑Vorbereitung, Stabilisierung und Übergang in den Regelbetrieb

Erstellung von Runbooks, Betriebsdokumentation und Architecture Decision Records

Vorbereitung der Übergabe an Kunden‑IT oder interne Betriebsteams

Technischer Ansprechpartner in kritischen Projekt‑ und Betriebssituationen

Was wir suchen

Core Profile

Sehr erfahrener, hands‑on Engineer mit Schwerpunkt auf Cloud‑Plattformen (Microsoft Azure), DevOps und Enterprise‑Betrieb

Nachweisliche produktive Erfahrung mit Azure und Databricks in Enterprise‑Umgebungen

Erfahrung mit AI‑ und Data‑Workloads im produktiven Einsatz (keine reine Infrastruktur‑ oder Konzeptrolle)

Starkes AI‑First‑Mindset mit klarem Verständnis für Stabilität, Security und Betrieb

AI‑ & Data Engineering

Erfahrung mit LLM‑basierten Systemen und agentischen Architekturen

Verständnis für ML‑Lifecycle‑Konzepte (Training, Inferenz, Monitoring)

Architektur von agentischen Systemen inkl. Guardrails, Policies und Kontrollmechanismen

Cloud, DevOps & Plattform

Sehr gute praktische Erfahrung mit:

Microsoft Azure (Compute, Networking, Storage, IAM, Security)

Databricks (Data Engineering, ML‑ & AI‑Workloads)

CI/CD‑Pipelines und Infrastructure as Code (z.B. Terraform, Bicep)

Monitoring, Logging und Observability im Enterprise‑Umfeld

Security & Governance

Cloud‑Security‑Patterns

Identity‑ & Access‑Management

Compliance‑ und Audit‑Anforderungen in Enterprise‑Umgebungen

Soft Skills & Arbeitsweise

Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten: Du erklärst technische Entscheidungen, Risiken und Kosten verständlich – intern wie gegenüber Kunden

Starkes Business‑ und Produktverständnis

Forward‑Deployed‑Mindset:

Du arbeitest gern nah am Kunden und übernimmst Verantwortung in realen Projektsituationen

Hohes Ownership‑Denken, Pragmatismus und Umsetzungsstärke

Sprachkenntnisse

Fließende und verhandlungssichere Deutsch‑ und Englischkenntnisse

Warum du bei uns genau richtig bist

Anspruchsvolle Data‑ & AI‑Projekte mit State‑of‑the‑Art‑Technologien (Microsoft Azure, Databricks, moderne AI‑Plattformen)

High‑Performance‑Kultur mit viel Verantwortung und Gestaltungsspielraum

Steile Lernkurve & Entwicklungsmöglichkeiten, inkl. Azure‑ & Databricks‑Zertifizierungen

Hands‑on Engineering‑Kultur mit starkem Teamspirit

Enge Zusammenarbeit mit Kunden, Partnern und dem breiten AI‑Ökosystem

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