Dein Profil

• Du hast ein abgeschlossenes Studium im technischen Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation und mehrere Jahre Erfahrung in Cloud-Umgebungen, idealerweise auf Azure. Programmierkenntnisse – etwa in Python – sowie ein sicherer Umgang mit Git runden dein Profil ab
• Du bringst fundierte Praxiserfahrung im Aufbau und in der Weiterentwicklung von KI-Architekturen mit – insbesondere bei der Umsetzung und Skalierung von LLM-Anwendungen. Themen wie RAG, Agenten, Tool-Integration, Guardrails und Kostenoptimierung sind dir vertraut, und du weißt, wie man sie in produktive Umgebungen bringt
• Neben dem Konzept bist du auch operativ stark: Du kümmerst dich um Deployments, entwickelst RAG-Pipelines und Agent-Flows, integrierst Lösungen in bestehende Systeme und scheust dich nicht davor, selbst zu automatisieren oder Probleme zu debuggen
• Cloud- und Container-Technologien gehören zu deinem Alltag – du arbeitest souverän mit Azure Services, Docker, Kubernetes und Infrastructure as Code (z. B. Terraform oder Bicep)
• Im Microsoft-Umfeld fühlst du dich zuhause: Azure OpenAI, ML/AI Studio, M365 Copilot oder Copilot Studio sind für dich keine Fremdwörter. Du kannst komplexe technische Inhalte klar und verständlich vermitteln – sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch
• Ein gutes Verständnis für Datenschutz, Sicherheitsstandards und regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act bringst du ebenfalls mit. Wenn du außerdem schon mit Themen wie LLMOps, MLOps, Prompt Flow, Semantic Kernel oder Vektor-Datenbanken gearbeitet hast – umso besser