Cloud AI Architect (m/w/d)

Descriptionð Werde unser/e neue/r Cloud AI Architect (m/w/d) – Und gestalte die Zukunft datengetriebener Plattformen! Als Cloud AI Architect bist du verantwortlich für die hands‑on Konzeption, Implementierung und den stabilen Betrieb von AI‑ und datengetriebenen Systemen in komplexen Enterprise‑Umgebungen.Du arbeitest AI‑first, produktionsnah und mit hoher Ownership: von der ersten Architekturentscheidung über Deployment‑Strategien bis hin zu Stabilität, Security und Kostenkontrolle im Live‑Betrieb. Diese Rolle ist keine reine Konzept‑ oder Beratungsrolle. Du triffst konkrete technische Entscheidungen, setzt sie selbst um und übernimmst Verantwortung dafür, dass agentische Systeme, Datenplattformen und AI‑Workloads zuverlässig, skalierbar und wirtschaftlich laufen.

Deine Aufgaben & VerantwortlichkeitenAI‑First Plattform‑ & BetriebsarchitekturDu 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‑WorkloadsArchitektur von Agent‑Orchestrierung, Laufzeitumgebungen, Control Planes und Tool‑IntegrationenSicherstellung, dass Plattformen produktionsreif, skalierbar, beobachtbar und betrieblich beherrschbar sindDevOps, Deployment & Release ManagementDu 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 AzureDefinition 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‑WorkloadsEnge Zusammenarbeit mit Engineering Manager und Produktverantwortlichen bei Architektur‑ und BetriebsentscheidungenStabilität, Security & GovernanceDu übernimmst Verantwortung für den sicheren und stabilen Betrieb geschäftskritischer Systeme.

Verantwortung für Verfügbarkeit, Performance, Fehlertoleranz und Incident‑HandlingUmsetzung von Security by Design in Azure‑ und Databricks‑Umgebungen, u. a.:Rollen‑ und Berechtigungskonzepte (Azure IAM)Secrets‑ManagementNetzwerk‑ und SystemisolationAudit‑ und Compliance‑AnforderungenAufbau und Durchsetzung von Governance‑Regeln für agentische Systeme (Zugriffe, Guardrails, Policies, Kontrollmechanismen)Kosten, Performance & SkalierungDu 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 skalierenBewertung technischer und wirtschaftlicher Trade‑offs gemeinsam mit Engineering Manager und Product StrategistProduktivsetzung & BetriebDu begleitest Systeme bis in den produktiven Enterprise‑Betrieb – und darüber hinaus.

Verantwortung für Go‑Live‑Vorbereitung, Stabilisierung und Übergang in den RegelbetriebErstellung von Runbooks, Betriebsdokumentation und Architecture Decision RecordsVorbereitung der Übergabe an Kunden‑IT oder interne BetriebsteamsTechnischer Ansprechpartner in kritischen Projekt‑ und BetriebssituationenRequirementsWas wir suchenCore ProfileSehr erfahrener, hands‑on Engineer mit Schwerpunkt auf Cloud‑Plattformen (Microsoft Azure), DevOps und Enterprise‑BetriebNachweisliche produktive Erfahrung mit Azure und Databricks in Enterprise‑UmgebungenErfahrung mit AI‑ und Data‑Workloads im produktiven Einsatz (keine reine Infrastruktur‑ oder Konzeptrolle)Starkes AI‑First‑Mindset mit klarem Verständnis für Stabilität, Security und BetriebAI‑ & Data EngineeringErfahrung mit LLM‑basierten Systemen und agentischen ArchitekturenVerständnis für ML‑Lifecycle‑Konzepte (Training, Inferenz,

Monitoring)Architektur von agentischen Systemen inkl. Guardrails, Policies und KontrollmechanismenCloud, DevOps & PlattformSehr 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‑UmfeldSecurity & GovernanceCloud‑Security‑PatternsIdentity‑ & Access‑ManagementCompliance‑ und Audit‑Anforderungen in Enterprise‑UmgebungenSoft Skills & ArbeitsweiseSehr gute Kommunikationsfähigkeiten:Du erklärst technische Entscheidungen, Risiken und Kosten verständlich – intern wie gegenüber KundenStarkes Business‑ und ProduktverständnisForward‑Deployed‑Mindset:Du arbeitest gern nah am Kunden und übernimmst Verantwortung in realen ProjektsituationenHohes Ownership‑Denken, Pragmatismus und UmsetzungsstärkeSprachkenntnisseFließende und verhandlungssichere Deutsch‑ und EnglischkenntnisseWarum du bei uns genau richtig bistAnspruchsvolle Data‑ & AI‑Projekte mit State‑of‑the‑Art‑Technologien (Microsoft Azure, Databricks, moderne AI‑Plattformen)High‑Performance‑Kultur mit viel Verantwortung und GestaltungsspielraumSteile

Lernkurve & Entwicklungsmöglichkeiten, inkl. Azure‑ & Databricks‑ZertifizierungenHands‑on Engineering‑Kultur mit starkem TeamspiritEnge Zusammenarbeit mit Kunden, Partnern und dem breiten AI‑ÖkosystemCategoryKI performance