Für ein Projekt im Umfeld Enterprise AI Platform Engineering suchst du als erfahrene:r Freelancer:in die technische Verantwortung für Aufbau und Betrieb einer KI-Plattform in Hybrid-Architektur. Du gestaltest wiederverwendbare Services, definierst Standards und unterstützst Teams bei der Umsetzung von KI- und GenAI-Lösungen.
Quick Facts
- Branche: Technologieumfeld
- Projekt: Enterprise-KI-Plattform (Hybrid: AWS, Databricks, On-Premises)
- Sprache: Deutsch und Englisch
Das sind deine Aufgaben:
- Aufbau und Betrieb einer Enterprise-KI-Plattform in Hybrid-Architektur (AWS, Databricks, On-Premises).
- Entwicklung von Referenzarchitekturen und technischen Standards für KI- und GenAI-Lösungen.
- Bereitstellung von Self-Service-Plattformservices für Entwicklungs- und Produktteams.
- Automatisierung mit Terraform, GitOps und Infrastructure as Code.
- Definition und Umsetzung von Security-, Compliance- und Governance-Leitplanken.
- Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps, LLMOps, CI/CD und Observability.
- Architekturberatung für Produkt- und Entwicklungsteams.
- Sicherstellung von Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Optimierung der Betriebskosten.
- Zusammenarbeit mit Security-, Data- und Cloud-Teams sowie Standardisierung von KI-Lösungen.
Das bringst du mit:
- Nachweisbare Erfahrung im Enterprise AI Platform Engineering mit AWS und Databricks sowie Hybrid-Cloud- und On-Premises-Architekturen.
- Kenntnisse in Kubernetes, Docker und Linux.
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (Terraform, Helm, Argo CD/Flux) und GitOps.
- Praktische Erfahrung mit Self-Service-Plattformen, wiederverwendbaren Komponenten, Templates und Accelerators.
- Kenntnisse in MLOps/LLMOps (z. B. MLflow, Model Serving, RAG, Prompt Management, Evaluation, Guardrails).
- Erfahrung mit CI/CD für KI-, Daten- und Plattform-Workloads.
- Kenntnisse in AI Security und Governance (IAM, RBAC, Secrets Management, Verschlüsselung, Policy as Code, Audit Logging).
- Erfahrung mit Observability-Tools wie Prometheus, Grafana, OpenTelemetry oder CloudWatch.
- Kenntnisse in Skalierbarkeit, Resilienz und Kostenoptimierung (Autoscaling, Hochverfügbarkeit, Disaster Recovery, FinOps).
- Software-Engineering-Kenntnisse, insbesondere Python sowie idealerweise Java, C#, Go oder TypeScript.
- Fähigkeit zur vorausschauenden Planung, selbstständige und sorgfältige Arbeitsweise.
- Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
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