🚀 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 & 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
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
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