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Wir suchen einen Staff IT AI Implementation Engineer, der die Architektur, Bereitstellung und operative Überwachung unseres unternehmensweiten KI-Ökosystems leitet. Diese Rolle bildet die Schnittstelle zwischen praktischer technischer Umsetzung und strategischer Governance und ist entscheidend für den Aufbau produktionsreifer KI-Lösungen, die Automatisierung funktionsübergreifender Workflows sowie die Gestaltung verantwortungsvoller Standards für die KI-Einführung im gesamten Unternehmen.
Der ideale Kandidat zeichnet sich durch die Bereitstellung skalierbarer KI-Integrationen aus und fungiert als vertrauenswürdiger Berater, der Geschäftsbereiche dabei unterstützt, künstliche Intelligenz sicher zu verstehen, einzusetzen und deren Mehrwert zu maximieren.
Hauptaufgaben
- KI-Plattformverwaltung: Verwaltung unternehmensweiter KI-Plattformen (einschließlich führender LLMs wie Claude Enterprise und ChatGPT Enterprise) unter Gewährleistung sicherer Zugriffskontrollen und nahtloser Abstimmung mit der IT-Infrastruktur.
- Workflow-Automatisierung & Agentenentwicklung: Konzeption, Aufbau, Bereitstellung und Wartung benutzerdefinierter KI-Agenten und automatisierter Workflows zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen unter Einhaltung der IT-Sicherheitsstandards.
- Funktionsübergreifende Beratung: Hauptansprechpartner für KI-Anfragen aus allen Geschäftsbereichen. Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Bewertung der Machbarkeit, Definition technischer Anforderungen und Bereitstellung produktionsreifer Implementierungen.
- Governance & Sicherheits-Compliance: Zusammenarbeit mit der IT-Sicherheit und der Führungsebene zur Etablierung, Implementierung und Durchsetzung von KI-Governance-Frameworks und Richtlinien zur akzeptablen Nutzung.
- Anbieter- & Tool-Evaluierung: Prüfung und Bewertung neuer KI-Tools, Dienste und Plattform-Releases gemeinsam mit der IT-Sicherheit, um Empfehlungen für deren Einführung oder Integration abzugeben.
- Enablement & Training: Entwicklung abteilungsübergreifender Leitfäden, Best Practices und Schulungsprogramme zur Unterstützung einer sicheren, regelkonformen und effektiven KI-Nutzung.
- Leistungs- & Kostenoptimierung: Nachverfolgung von Plattform-Nutzungsmetriken, Überwachung der Kostenzuordnungen sowie Präsentation operativer Erkenntnisse und Optimierungsstrategien gegenüber der Führungsebene.
- Sicherheitsüberprüfungen: Sicherstellung, dass alle Agenten, MCP-Server, Integrationen und Datenverbindungen vor der Bereitstellung einer strengen IT-Sicherheitsprüfung unterzogen werden, unter Wahrung der Prinzipien des Zugriffs mit den geringsten Rechten (Least-Privilege).
Wichtige Qualifikationen
- Erfahrung: 3+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, Data Science, ML-Engineering oder angewandter KI (oder 2+ Jahre spezialisiert auf den Aufbau produktionsreifer LLM-Anwendungen).
- KI-Modellintegration: 1–3 Jahre praktische Erfahrung in der Arbeit mit führenden KI-Diensten, LLMs oder der Agentenentwicklung.
- Agentenarchitektur: Nachgewiesene Fähigkeit zum Aufbau von KI-Agenten unter Verwendung von Tool-/Function-Calling, API-Integrationen und Model Context Protocol (MCP)-Frameworks.
- RAG-Pipelines: Technische Kompetenz in der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur, einschließlich Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking-Strategien und Evaluierung des Abrufs.
- LLM-Evaluierung: Praktische Erfahrung in der Bewertung der LLM-Leistung unter Verwendung von Testsets, LLM-as-a-Judge-Frameworks und Prompt-Regressionstests.
- Prompt- & Kontext-Engineering: Fortgeschrittene Expertise im produktionsreifen Prompt-Engineering und der Kontextoptimierung.
- KI-Sicherheitsstandards: Fundierte Kenntnisse KI-spezifischer Sicherheitsbedrohungen (z. B. Prompt Injection, Datenabfluss, Umgang mit personenbezogenen Daten) und Vertrautheit mit den OWASP Top 10 für LLMs.
- Bereitstellung & Managed Services: Erfahrung in der Containerisierung von KI-Anwendungen, der Verwaltung selbst gehosteter/bereitgestellter Modelle und der Nutzung von Cloud-KI-Diensten (z. B. AWS Bedrock, Azure OpenAI/AI Foundry, Google Vertex AI).
- Governance-Frameworks: Vertrautheit mit Praktiken für verantwortungsvolle KI und Governance-Modellen (wie NIST AI RMF oder ISO/IEC 42001).
- Kommunikation & Zusammenarbeit: Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und der Vermittlung komplexer technischer Konzepte für nicht-technische Stakeholder.
Bevorzugte Qualifikationen
Zertifizierungen
- Anthropic Claude Certified Associate / Developer
- AWS Certified AI Practitioner oder AWS Certified Generative AI Developer
- Microsoft Azure AI Fundamentals
- CompTIA AI+ oder gleichwertige herstellerneutrale Qualifikation
- Frameworks & Orchestrierung: Erfahrung mit Tools zur Agenten-Orchestrierung (z. B. LangChain, LangGraph, AutoGen).
- Observability: Erfahrung mit LLM-Observability- und Kostenverfolgungsplattformen (z. B. LangSmith).
- Automatisierungsplattformen: Vertrautheit mit Workflow-Automatisierungstools (z. B. Power Automate, n8n, Zapier).
- Modellanpassung: Praktische Erfahrung mit Fine-Tuning oder lokalen Bereitstellungs-Frameworks (z. B. Ollama, OpenWebUI).
Unternehmenskultur & Leistungen
Wir fördern eine kollaborative, innovative Kultur, die auf kontinuierlichem Wachstum, funktionsübergreifendem Mentoring und transformativer Technologie basiert.
Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, das darauf ausgelegt ist, das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter ganzheitlich zu unterstützen, einschließlich:
- Wettbewerbsfähige Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
- Altersvorsorgepläne mit Arbeitgeberzuschuss
- Absicherung bei kurz- und langfristiger Arbeitsunfähigkeit
- Bezahlter Urlaub, Feiertage und Programme für Elternzeit
- Wellness-Programme und dedizierte Initiativen zur beruflichen Weiterentwicklung
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