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Lead Architekt AI Data Platform & GraphRAG (m/w/d)

Randstad Deutschland
Posted 1 hour ago
GermanyHybridEngineering & Development
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Im Rahmen Einer Zukunftsweisenden Technologieoffensive Sucht Unser Auftraggeber – Ein Technologisch Führendes Unternehmen Im Industrie- Und Engineering-Umfeld – Einen Hochspezialisierten Und Erfahrenen Lead Architekten AI Data Platform & GraphRAG (m/w/d)

Gegenstand dieses anspruchsvollen Projekts ist die strategische Architekturgestaltung, die technische Umsetzung sowie die kontinuierliche Skalierung und Weiterentwicklung der zentralen Unternehmensplattform metys. Die Plattform bildet das Rückgrat für die datengetriebene Transformation des Unternehmens und vereint modernste Ansätze aus Generativer KI, Agentic AI, Knowledge Graphs und Enterprise Search.

In dieser Schlüsselrolle übernehmen Sie die technologische Federführung bei der Etablierung einer Next-Generation KI-Plattform. Sie arbeiten in einem hochkompetenten Umfeld mit Cutting-Edge-Technologien (u.a. GraphRAG, Agentic Workflows, NVIDIA Omniverse/USD) und genießen maximale Gestaltungsfreiheit bei der Definition zukunftsfähiger Architekturstandards für komplexe Industriewelten.

  • Das Projekt ist langfristig aufgesetzt. Die Erstbeauftragung ist mit 12 Monaten in fulltime angedacht.
  • Aufgrund der Komplexität des Projektes ist eine 4 Tage vor Ort Fulda, Stuttgart, oder München und 1 Tag remote Woche unabdingar.
  • Eines der Kunden internen Entwicklerteams sitzt offshore in Indien. Aus diesem Grund ist englisch ein wichtig.

Rahmendaten

  • Start: asap
  • Ende: 31.08.27 mit Option auf Verlängerung
  • Auslastung: Vollzeit bevorzugt. 3-4 Tage/ Woche geht auch
  • Remote: 1 Tag/ Woche
  • vor Ort: 4 Tage vor Ort in Fulda, Stuttgart oder München
  • Architektur (Plattform „metys“): Definition, Umsetzung und Dokumentation einer skalierbaren Zielarchitektur. Erstellung technischer Blueprints sowie detaillierter Konzepte (HLD/LLD) in enger Stakeholder-Abstimmung.
  • Plattform- & Pipeline-Engineering: Aufbau einer Kubernetes-basierten Container-Infrastruktur sowie Entwicklung automatisierter ETL/ELT-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Search- & Graph-Technologien: Integration von OpenSearch, Vector Search (z. B. Milvus), Knowledge Graphs (RDF/SPARQL) und GraphRAG für hochpräzise, kontextbewusste KI-Abfragen.
  • KI- & Systemintegration: Anbindung und Tuning von LLMs, Konzeption von Agentic AI sowie die technische Integration industrieller Datenquellen (ERP, MES, PLM).
  • Technical Leadership: Fachliche Führung, Mentoring und Sparring der Entwicklerteams (ohne Disziplinarverantwortung) sowie Etablierung von Best Practices (CI/CD, LLMOps, Code-Qualität, Observability, Governance).
  • Fundierte, mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Multi-Cloud-Architekturen (AWS, Azure oder GCP)
  • Kubernetes, Docker, Helm und moderne CI/CD-Pipelines (z. B. GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD).
  • Tiefgehende Programmierkenntnisse in Python sowie umfassende Erfahrung in REST/gRPC-API-Design und modernem Data Engineering.
  • Erfahrung mit Semantic Web
  • Expertise im Bereich Enterprise Search & Vektordatenbanken: Sicherer Umgang mit OpenSearch, Vector Search und Milvus.
  • Spezialisierte Kenntnisse im Bereich Graph-Technologien: Praktische Erfahrung mit Knowledge Graphs, RDF, SPARQL, Neo4j/GraphDB und GraphRAG.
  • Nachweisbare Erfahrung in der Implementierung von LLM-Architekturen, Agentic AI, Lakehouse-Paradigmen und Enterprise-Architektur-Frameworks.
  • Wünschenswertes: Domänenverständnis im Industrie-/Manufacturing-Umfeld (PLM, MES, ERP) sowie Know-how im Bereich NVIDIA Omniverse /OpenUSD oder Digital Twins.

Projekterfahrung & Qualifikationen

  • Nachweisbare Referenzen aus mindestens zwei vergleichbaren Großprojekten im Bereich Data/AI-Plattformarchitektur.
  • Sprachkenntnisse: Verhandlungssicheres Deutsch (mind. C1) sowie fließendes Englisch (mind. C1)
  • Zertifizierungen (wünschenswert): Z. B. CKA/CKAD (Certified Kubernetes Administrator/Developer), AWS/Azure Solutions Architect Professional oder TOGAF.

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