Azure AI Solution Architect, Enterprise ML Leader

virtual7 GmbH; United States; Remote; USD 104,000 - 173,000; Full time

Job summary

virtual7 GmbH sucht einen erfahrenen AI Solution Architect (m/w/d) zur Gestaltung der KI-/ML-Gesamtarchitektur auf Azure. Sie führen ML-Pipeline-Projekte, definieren MLOps-Strategien und orchestrieren ein interdisziplinäres Team aus ML/AI Engineers, LLM Engineers und MLOps Engineers.

Sie beraten zu Governance, Responsible AI und EU-AI-Act-Compliance, arbeiten an Enterprise-KI-Plattformen und nutzen Werkzeuge wie MLflow, Kubeflow oder Azure ML Pipelines.

Qualifications

• Fundierte Erfahrung mit Azure-basierten KI-/ML-Lösungen, insbesondere Azure ML und Azure OpenAI Service.
• Erfahrung mit MLOps-Konzepten und Werkzeugen wie MLflow, Kubeflow oder Azure ML Pipelines.
• RAG-Architekturen, Prompt Engineering und Umgang mit Vektordatenbanken sowie APIs-Integration.
• Kenntnisse in LangChain oder LlamaIndex sind von Vorteil.
• CI/CD für ML-Anwendungen sowie sichere Python-Kenntnisse.
• Mehrere ML-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow.

Responsibilities

• Entwurf und Weiterentwicklung der KI-/ML-Gesamtarchitektur auf Azure als Enterprise-Plattform.
• Technische Leitung von ML-Pipeline-Projekten: Training, Deployment, Monitoring, Drift Detection.
• Definition von MLOps-Strategien inklusive CI/CD für Modelle, Experiment-Tracking und Model Registry.
• Technische Führung und Koordination eines interdisziplinären Teams aus ML/AI Engineers, LLM Engineers und MLOps Engineers.
• Beratung zu Governance, Responsible AI und EU-AI-Act-Compliance gegenüber IT-Leitung und Fachbereichen.

Skills

Azure ML

MLOps

RAG-Architektur

Prompt Engineering

LLM Engineers

Python

CI/CD

Vektordatenbanken

LangChain

LlamaIndex

Kubernetes

Docker

Terraform

AI Governance

Tools

MLflow

Kubeflow

Azure ML Pipelines

Databricks

Python Tools

Prometheus

Grafana

Job description

virtual7 GmbH sucht einen erfahrenen AI Solution Architect (m/w/d) zur Gestaltung der KI-/ML-Gesamtarchitektur auf Azure. Sie führen ML-Pipeline-Projekte, definieren MLOps-Strategien und orchestrieren ein interdisziplinäres Team aus ML/AI Engineers, LLM Engineers und MLOps Engineers.

Sie beraten zu Governance, Responsible AI und EU-AI-Act-Compliance, arbeiten an Enterprise-KI-Plattformen und nutzen Werkzeuge wie MLflow, Kubeflow oder Azure ML Pipelines.