Cloud AI Architect

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

• 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

• Cloud-Security-Patterns
• Identity- & Access-Management
• Compliance- und Audit-Anforderungen in Enterprise-Umgebungen

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

• Fließende und verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse