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AI Cloud Experte für Industrial-AI- und Cloud-Infrastrukturprojekte

🏛 Ausgeschrieben von Hays AG
Contracting📍 München 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Deutsch

Für ein strategisch relevantes Industrial-AI- und Cloud-Infrastrukturprojekt in reguliertem Umfeld suchen wir einen erfahrenen AI Cloud Experten in Teilauslastung. Die Position bietet die Möglichkeit, an der Schnittstelle zwischen KI, Cloud, Industrie-IT und Plattformarchitekturen zu arbeiten und komplexe fachliche sowie technische Anforderungen im Bereich Industrial AI zu analysieren und strukturieren.

Zu den Hauptaufgaben gehören die konzeptionelle Mitwirkung bei der Integration von KI-Lösungen in bestehende IT- und OT-Landschaften sowie die Beratung zu Architektur-, Betriebs- und Governance-Modellen für KI-Systeme. Ein wichtiger Fokus liegt auf der Berücksichtigung regulatorischer und sicherheitsrelevanter Rahmenbedingungen wie dem EU AI Act. Die Rolle umfasst auch die Containerisierung von KI-Trainingspipelines und Inferenz-Services, die Entwicklung von Scheduling-Logiken für KI-Workloads sowie die Integration von SLURM-basierten HPC-Workloads in Kubernetes-basierte Plattformen.

Wir erwarten Erfahrung mit produktiven KI-Anwendungsfällen über Proof of Concepts hinaus sowie die Fähigkeit, Business-Anforderungen in tragfähige KI- und IT-Konzepte zu überführen. Kenntnisse industrieller IT/OT-Landschaften, Cloud- und Hybrid-Architekturen sowie MLOps-Umgebungen sind erforderlich. Grundlegende Kenntnisse zu KI-Governance, Risiko- und Compliance-Aspekten sowie Verständnis für regulatorische Rahmenbedingungen runden das Profil ab. Die Position erfordert hohe analytische Kompetenz, Abstraktionsfähigkeit und die Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit in einem dynamischen Projektumfeld.

Skills erklärt

KI/AI
Künstliche Intelligenz; Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.
Cloud-Architekturen
Planung und Gestaltung von IT-Systemen, die auf Cloud-Infrastrukturen (wie AWS, Azure oder Google Cloud) aufgebaut sind und Skalierbarkeit sowie Flexibilität bieten.
Kubernetes
Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
MLOps
Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Industrial AI
Anwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Produktions- und Fertigungsprozessen zur Optimierung, Qualitätskontrolle und Vorhersage.
GPU-basierte Plattformen
Computersysteme, die Grafikprozessoren für intensive Berechnungen in Bereichen wie künstliche Intelligenz oder Datenverarbeitung nutzen.
SLURM
Workload-Manager für High-Performance-Computing-Cluster, der Rechenressourcen verwaltet und Batch-Jobs auf mehreren Computern verteilt.
HPC
High Performance Computing – Einsatz von Hochleistungsrechnern für komplexe wissenschaftliche und technische Berechnungen.
Container
Leichtgewichtige, isolierte Laufzeitumgebungen für Anwendungen (z.B. Docker); werden eingesetzt, um Software konsistent über verschiedene Systeme hinweg auszuführen.
Ansible
Automatisierungs-Tool zur Verwaltung, Konfiguration und Bereitstellung von IT-Infrastruktur und Servern ohne Installation von Agenten.
API-Entwicklung
Erstellung von Schnittstellen (Application Programming Interfaces), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
EU AI Act
Europäische Regulierung zur Governance von Künstlicher Intelligenz, die Anforderungen an KI-Systeme je nach Risikostufe festlegt.
Datenmanagement
Fachbereich für Planung, Speicherung, Sicherung und Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus in Organisationen.
IT/OT-Integration
Verbindung von Informationstechnologie (IT) mit Operational Technology (OT) wie Produktionsanlagen, um Daten und Prozesse zu vereinen.

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