Capgemini
AI Platform Engineer (m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeBerufserfahren
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Nejo KI-Zusammenfassung
Aufbau und Betrieb produktiver KI-Infrastruktur, LLM-Systeme und RAG-Pipelines für UNITY, eine Managementberatung mit 380 Mitarbeitern. Mehrjährige Erfahrung in Softwareentwicklung und produktivem Systembetrieb erforderlich. Verwirklichung eigener Ideen und unternehmerischer Freiraum.
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Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung in Softwareentwicklung und -betrieb
- Mehrjährige Praxis im Design und Betrieb produktiver Systeme
- Solide DevOps-Basis: Container/Kubernetes, CI/CD, agiles Entwicklungsumfeld
- Cloud-Erfahrung (AWS, Azure oder GCP), Deployment als Container, API oder Serverless
- Praxis mit Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm oder GitOps)
- Python plus mindestens eine weitere Sprache (Go, TypeScript/JavaScript, Java, C# oder Shell)
- Grundverständnis von LLM-Systemen: RAG-Architekturen, Prompting, Agenten-Frameworks (LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI)
- Deutsch ab C1, Englisch ab B2 – sicher im Kundenkontakt, Workshop-Leitung
- Studienabschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, KI oder vergleichbar – oder gleichwertige Praxis als Quereinsteiger* mit Ausbildung als Fachinformatiker* Systemintegration
- MLOps-/LLMOps-Praxis inkl. Evaluation von LLM-Pipelines
- AI-Observability-Tools (Langfuse, LangSmith, Arize, OpenTelemetry-basiert)
- Vektordatenbanken (Elasticsearch, pgvector, Qdrant o. ä.) und MCP
- Model Serving/GPU-Betrieb (vLLM, Ray, KServe, Triton), FinOps für KI-Workloads
- Eigene Open-Source-Projekte oder Community-Beiträge
- Bereitschaft zu gelegentlichem Bereitschaftsdienst (nur tagsüber, vergütet)
- Verantwortung für produktive Systeme, die nachts nicht ausfallen
- Bereitschaft zum Kundenkontakt auf Augenhöhe mit IT-Verantwortlichen
- Verantwortung für Systeme statt nur Tool-Evaluierung
Aufgaben
- Infrastruktur für produktive KI-Anwendungen bauen und betreiben
- LLM- und Agentic-AI-Systeme in Betrieb bringen
- Vektordatenbanken, RAG-Pipelines und MCP-Server betreiben
- Observability und Qualität verantworten
- Latenzen, Token- und Infrastrukturkosten verantworten
- Agenten-Tracing verantworten
- Automatisierte Eval- und Regressionstests verantworten
- Konsequent automatisieren statt Handarbeit
- Infrastructure as Code anwenden
- GitOps anwenden
- Containerisierte, reproduzierbare Deployments anwenden
- Sicherheit und Compliance sicherstellen
- Secrets- und Zugriffsmanagement sicherstellen
- Guardrails sicherstellen
- Nachvollziehbarkeit nach EU AI Act sicherstellen
- Kunden bei Architektur- und Betriebsentscheidungen beraten
- MLOps-/LLMOps-Patterns im echten Kundenbetrieb anwenden
- KI-Systeme so bauen, dass sie den EU AI Act überstehen
- Den Sprung vom PoC zur produktiven, kosten- und latenzbewussten Plattform schaffen
Berufserfahrung
ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
Bachelor-Abschluss
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Englisch – fortgeschritten
Tools & Technologien
KubernetesCI/CDAWSAzureGCPTerraformAnsibleHelmGitOpsPythonGoTypeScriptJavaScriptJavaC#ShellRAGLangChainLangGraphAutoGen
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsmodelle
Workation & Sabbatical
- Sabbaticals
Mentoring & Coaching
- Persönliches Coaching
- Mentoring
Weiterbildungsangebote
- UNITYacademy
Sonstige Vorteile
- JobRad
Gesundheits- & Fitnessangebote
- UrbanSports
Sinnstiftende Arbeit
- Verwirklichung eigener Ideen
- Unternehmerischer Freiraum
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens UNITY AG erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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UN
ConsultingBerlin
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