Enterprise AI Platform Engineer bei apsa personnel concepts gmbh

Hirebuddy; Österreich; Hybrid; EUR 165,000 - 262,000; Part time

Job summary

Hirebuddy sucht für ein Enterprise-AI-Projekt eine erfahrene freiberufliche Unterstützung zur Mitgestaltung des Aufbaus einer unternehmensweiten KI-Plattform. Fokus liegt auf Architektur, Governance und der Bereitstellung wiederverwendbarer AI-Services für verschiedene Geschäftsbereiche.

Sie arbeiten hybrid, 1–2 Tage pro Woche vor Ort, und bringen fundierte Erfahrungen mit AI-/ML-Plattformen, LLMOps, Cloud-Technologien sowie Containerisierung (Kubernetes, Docker) mit.

Qualifications

• Erfahrung in Architektur komplexer Plattformen und Umsetzung technischer Standards.
• Praxis mit AI-/ML-Plattformen, LLMOps, Model Serving, RAG, Prompt Management.
• Konnektivität von CI/CD, Monitoring und Observability.
• Kenntnisse in Containerisierung, Orchestrierung und Infrastruktur als Code (Kubernetes, Docker, Terraform).
• CI/CD, Monitoring und Observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) – sicher.
• Deutsch- und Englischkenntnisse sicher.

Responsibilities

• Aufbau und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise-AI-Architektur.
• Definition von Architekturvorgaben, technischen Standards und wiederverwendbaren Patterns.
• Gestaltung und Umsetzung von AI Governance, Security und technischen Leitplanken.
• Bereitstellung und Integration von AI-/GenAI-Services für verschiedene Unternehmensbereiche.
• Hands-on-Entwicklung und technische Weiterentwicklung von AI-Plattformkomponenten.
• Aufbau und Optimierung von MLOps-, DevOps- und Automatisierungsprozessen für AI-Workloads.
• Weiterentwicklung von CI/CD, Monitoring und Observability zur Sicherstellung eines stabilen Plattformbetriebs.
• Beratung und Unterstützung von Entwicklungs- und Produktteams bei Nutzung und Integration von AI Services.
• Zusammenarbeit mit Cloud-, Data- und Security-Teams zur Standardisierung der Plattform.

Skills

Plattform-Architektur

AI Governance

LLMOps

Python

Tools

Kubernetes

Docker

Terraform

OpenTelemetry

Job description

Für ein Projekt im Bereich Enterprise AI wird eine erfahrene freiberufliche Unterstützung gesucht, die den Aufbau und die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten KI-Plattform mitgestaltet. Im Fokus stehen Architektur, Governance und die Bereitstellung wiederverwendbarer AI Services für verschiedene Unternehmensbereiche – kombiniert mit technischer Umsetzung.

Quick Facts

• Branche: Technologieunternehmen
• Projekt: Enterprise AI Platform & Architecture
• Arbeitsmodell: Hybrid, voraussichtlich 1–2 Tage pro Woche vor Ort
• Sprache: Deutsch und Englisch

Das sind deine Aufgaben:

• Entwicklung und Weiterentwicklung einer skalierbaren Enterprise-AI-Architektur.
• Definition von Architekturvorgaben, technischen Standards und wiederverwendbaren Patterns für die unternehmensweite Nutzung von AI Services.
• Gestaltung und Umsetzung von AI Governance, Security und technischen Leitplanken.
• Bereitstellung und Integration von AI- und GenAI-Services (z. B. LLM-basierte Anwendungen) für verschiedene Unternehmensbereiche.
• Hands-on-Entwicklung und technische Weiterentwicklung von AI-Plattformkomponenten.
• Aufbau und Optimierung von MLOps-, DevOps- und Automatisierungsprozessen für AI-Workloads.
• Weiterentwicklung von CI/CD, Monitoring und Observability zur Sicherstellung eines stabilen Plattformbetriebs.
• Beratung und Unterstützung von Entwicklungs- und Produktteams bei Nutzung und Integration von AI Services.
• Zusammenarbeit mit Cloud-, Data- und Security-Teams zur Standardisierung der Plattform.

Das bringst du mit:

• Fundierte Erfahrung in der Architektur komplexer Plattformen sowie in der Definition und Umsetzung technischer Standards, Security- und Governance-Vorgaben.
• Praktische Erfahrung mit AI-/ML-Plattformen und relevanten Konzepten wie LLMOps, Model Serving, RAG, Prompt Management, Evaluation und Guardrails.
• Erfahrung mit der Automatisierung, Bereitstellung und dem Betrieb von AI-/ML-Workloads sowie entsprechenden Entwicklungs- und Betriebsprozessen.
• Kenntnisse in Containerisierung, Orchestrierung und Infrastructure as Code (z. B. Kubernetes, Docker, Terraform, Helm, GitOps).
• Kenntnisse in CI/CD sowie Monitoring und Observability (z. B. Prometheus, Grafana, OpenTelemetry).
• Verständnis für AI Security (IAM, RBAC, Secrets Management, Verschlüsselung, sichere Plattformarchitekturen).
• Erfahrung mit Cloud- und Datenplattformen, idealerweise Databricks, AWS oder Azure.
• Praktische Programmiererfahrung, insbesondere mit Python.
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Fähigkeit, Architekturkonzepte selbstständig zu entwickeln und technisch umzusetzen, kombiniert mit strukturierter, teamorientierter Arbeitsweise.

Rahmenbedingungen:

• Es ist nicht erforderlich, alle genannten Tools zu beherrschen oder alle technischen Bereiche gleich tief abzudecken. Entscheidend ist das Verständnis der Zusammenhänge sowie die Fähigkeit, Architektur und technische Umsetzung zu verbinden.