AI Technology Strategy and Architecture Lead

CTS EVENTIM AG & Co. KGaA

Berlin, Germany

7 days ago

Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Experience level

Expert

Working hours

Shift work

Languages

English, German

Job source

www.xing.com

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Cloud Engineering Information Systems Databases Distributed Systems Machine Learning Systems Integration Google Cloud

+3 more

Cloud Platform System Large Language Models Machine Learning Operations

Job description

Du definierst und entwickelst die AI-Technologiestrategie sowie die AI-Roadmap von EVENTIM und richtest diese an den Unternehmenszielen sowie der Enterprise Architecture aus.
Du etablierst Architekturprinzipien, Referenzarchitekturen und Standards für den verantwortungsvollen, sicheren und skalierbaren Einsatz von AI.
Du übernimmst die technische und architektonische Verantwortung für AI- und Machine-Learning-Lösungen - von Modelllebenszyklen über Datenflüsse bis hin zu Deployment-Strategien und Systemintegrationen.
Du bewertest AI-Technologien und Plattformen und begleitest deren Auswahl, beispielsweise im Bereich LLM-Frameworks, Vector Databases, MLOps oder Cloud-native AI Services.
Du arbeitest eng mit den Teams aus Data, Cloud, Platform und Application Engineering zusammen, um AI-Funktionalitäten in unsere Produkte und Systemlandschaft zu integrieren.
Du identifizierst Potenziale für Standardisierung und Wiederverwendbarkeit und entwickelst gemeinsame AI-Services, Best Practices und technische Bausteine, die unsere Teams effizienter machen.
Gemeinsam mit Business- und Product-Stakeholdern identifizierst Du AI-Potenziale, entwickelst Anwendungsfälle und übersetzt diese in nachhaltige technische Lösungen.
Du agierst als Sparringspartner und Impulsgeber für AI-Themen innerhalb der Organisation und förderst Best Practices sowie ein gemeinsames Verständnis moderner AI-Technologien.

Requirements

Ein starkes technisches Fundament - idealerweise mit einem Einstieg in Deine Karriere als Software Engineer oder in einer vergleichbaren Hands-on-Rolle - sowie die Fähigkeit, technische Diskussionen und Architekturentscheidungen aktiv mitzugestalten.
Mehrjährige Erfahrung in Technology- oder Solution-Architecture-Rollen sowie umfassende Praxiserfahrung mit AI- und Machine-Learning-Systemen in produktiven Umgebungen.
Nachweisliche Erfahrung darin, die technologische Ausrichtung und Architektur von AI-Lösungen strategisch zu gestalten - einschließlich der Definition von Prinzipien, Standards und langfristigen Roadmaps.
Praktische Erfahrung mit modernen AI- und Machine-Learning-Technologien wie LLM-Plattformen, Embeddings, Vector Databases und MLOps sowie ein gutes Verständnis ihrer jeweiligen Einsatzmöglichkeiten und Trade-offs.
Fundierte Kenntnisse mindestens einer führenden Cloud-Plattform (AWS, Azure oder GCP), einschließlich AI-Services, Sicherheitskonzepten und operativer Anforderungen.
Ein tiefes Verständnis moderner Datenarchitekturen, APIs, Integrationsmuster und verteilter Systeme, um AI-Lösungen nahtlos in komplexe Enterprise-Landschaften einzubinden.
Erfahrung im Enterprise-Architecture-Umfeld sowie idealerweise im Umgang mit Architektur-Tools wie LeanIX oder Ardoq, ohne dabei den Fokus auf die Umsetzung zu verlieren.
Die Fähigkeit, strategisches Denken und operative Umsetzung miteinander zu verbinden - von der Entwicklung langfristiger Visionen bis hin zu fundierten technischen Entscheidungen.
Ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, unterschiedliche Stakeholder zu überzeugen und komplexe technische Themen verständlich zu vermitteln.
Eine neugierige, pragmatische und lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.