AgentixLake GmbH

30.10.2026

Werkstudent AI Solutions Architect – Generative AI & Data Platforms

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Deutschland

PythonSQLAWSTerraform

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So bewerben Sie sich

WICHTIGER Hinweis zur Bewerbung Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über dieses Jobportal. Bitte senden Sie keine Bewerbungen oder Anfragen per E-Mail oder LinkedIn. Nur Bewerbungen, die über das Portal eingereicht werden, können berücksichtigt werden. Vielen Dank.

Nutzen Sie den „Bewerben“-Button auf dieser Seite, um Ihren Lebenslauf, aktuelle Studieninformationen, Ihren Standort und Ihre wöchentliche Verfügbarkeit einzureichen. Fügen Sie ein kurzes Beispiel eines Systems bei, an dessen Design und Aufbau Sie mitgewirkt haben: das Problem, Ihr Beitrag und ein Kompromiss, den Sie eingegangen sind. Eine anonymisierte Erläuterung ist willkommen; bitte geben Sie keine vertraulichen Kundendaten weiter.

Wir begrüßen Bewerber aller Hintergründe. Wenn die Kernaufgaben zu Ihrer Erfahrung passen, freuen wir uns darauf, von Ihnen zu hören.

Bleiben Sie in Verbindung

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Website: https://a gentixlake.com/

Entdecken Sie unsere Arbeit mit produktiver KI und Claude:

Über AgentixLake

AgentixLake GmbH ist ein Beratungsunternehmen für Daten- und KI-Engineering mit Sitz in Hamburg. Wir konzipieren, entwickeln und betreiben produktionsreife Datenplattformen und KI-Systeme in den Cloud-Umgebungen unserer Kunden oder in deren On-Premises-Infrastrukturen. Wir sind ein AWS Services Partner und zertifizierter Servicepartner im Claude Partner Network von Anthropic. Unser geschäftlicher Fokus liegt auf der DACH-Region und der Golfregion sowie ausgewählten internationalen Projekten.

Ihre Rolle

Gestalten Sie den Weg von einer geschäftlichen Anforderung hin zu einem funktionierenden Daten- und KI-System. Sie arbeiten direkt mit unseren Gründern und Ingenieuren zusammen, um Erkenntnisse aus der Discovery-Phase in Architektur-Entscheidungen, Implementierungspläne und getestete Komponenten zu überführen.

Unsere Architektur- und Beratungsarbeit verbindet Unternehmensdatenplattformen mit generativer KI, KI-Agenten und Geschäftsanwendungen. Je nach Projekt laufen die Lösungen auf AWS, Snowflake, Databricks, Google Cloud oder einer vom Kunden verwalteten Infrastruktur.

Ihre Aufgaben

Übersetzung von Geschäftsprozessen, bestehenden Systemen und Datenbeschränkungen in klare Lösungsdesigns mit expliziten Annahmen und Akzeptanzkriterien.

Entwurf von Datenflüssen, die Ingestion, Speicherung, Abruf, Modell-Inferenz, APIs und nachgelagerte Unternehmenssysteme verbinden.

Bewertung von Kompromissen zwischen Cloud-Diensten, Open-Source-Komponenten und On-Premises-Bereitstellung, einschließlich Sicherheit, Zuverlässigkeit, Kosten und Wartbarkeit.

Erstellung von Architekturdiagrammen, technischen Entscheidungsdokumenten und Aufwandsschätzungen; Mitwirkung an Discovery-Workshops und Design-Reviews.

Validierung wichtiger Annahmen mittels Python, SQL, API-Integrationen oder Infrastruktur-Prototypen sowie anschließende Zusammenarbeit mit Ingenieuren bei der Implementierung.

Spezifikation von Zugriffskontrollen, Evaluierung, Observability und menschlichen Freigabeschritten für RAG-Systeme und agentische Workflows im Unternehmen.

Was Sie mitbringen

Aktuelle Immatrikulation in einem relevanten technischen Studiengang, kombiniert mit fundierter praktischer Erfahrung in der Entwicklung von Software- oder Datensystemen.

Nachweis, dass Sie Systeme bereitgestellt haben, die von anderen genutzt werden, und dass Sie Ihre eigenen Designentscheidungen, Implementierungen und operativen Erkenntnisse erläutern können.

Starke Python- und SQL-Kenntnisse, praktische Cloud-Erfahrung sowie ein Verständnis für APIs, Datenmodellierung und Deployment.

Angewandtes Verständnis von Large Language Models, Retrieval-Augmented Generation und den Datengrundlagen, die diese Systeme erfordern.

Die Urteilsfähigkeit, einen definierten Arbeitsbereich eigenverantwortlich zu übernehmen, Risiken frühzeitig zu erkennen und technische Entscheidungen klar auf Englisch zu kommunizieren.

Erfahrung mit Amazon Bedrock, Anthropic Claude, Terraform, Lakehouse-Architektur oder technischer Discovery mit Business-Stakeholdern ist von Vorteil. Tiefe in einer relevanten Umgebung ist wichtiger als die Vertrautheit mit jeder Plattform.

Was Sie erwartet

Sie tragen zu kundenorientierter Architektur und Implementierung bei, arbeiten eng mit den Gründern zusammen und erhalten fundiertes Design- und Code-Review. Ihr Teilzeitumfang und Zeitplan werden flexibel um Ihr Studium herum geplant.

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