Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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AI Product Architect
🏛 Ausgeschrieben von RED GlobalWir suchen einen erfahrenen AI Product Architect zur Leitung der Architektur und Umsetzung von Enterprise-Scale-AI-Produkten in einer hochmodernen AI-Umgebung. Dies ist eine praktische Position für jemanden, der mehrere AI-Produkte konzipiert und eingeführt hat und umfangreiche Erfahrung in der Evaluierung verschiedener Large Language Models besitzt.
Ihre Aufgaben umfassen die Definition der Architektur und des technischen Fahrplans für Enterprise-AI-Produkte, die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in sichere und skalierbare AI-Lösungen sowie die Gestaltung von Agentic-AI- und Multi-Agent-Workflows. Sie werden verschiedene LLMs hinsichtlich Genauigkeit, Qualität, Halluzinationsrisiko, Geschwindigkeit, Kosten und Sicherheit bewerten und die am besten geeigneten Modelle für jede Geschäftslösung empfehlen. Darüber hinaus architektieren und implementieren Sie AI-Lösungen auf AWS, etablieren Architekturstandards und Governance-Richtlinien sowie arbeiten eng mit Produkt-, Engineering-, Daten-, Sicherheits- und Business-Teams zusammen.
Wir erwarten mindestens drei Jahre umfangreiche kommerzielle AI- und Generative-AI-Erfahrung, praktische Kenntnisse mit mehreren LLMs sowie nachgewiesene Erfahrung bei der Evaluierung und Auswahl von LLMs für verschiedene AI-Lösungen. Erforderlich sind starke Agentic-AI- und Multi-Agent-Architektur-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit LangGraph und AWS-AI-Architektur, idealerweise mit Bedrock und SageMaker. Ein bewährter Track Record bei der Umsetzung mehrerer Enterprise-AI-Produkte in die Produktion sowie Erfahrung mit sicheren, skalierbaren und gesteuerten Lösungen in komplexen Enterprise-Umgebungen sind erforderlich.
Dies ist eine Hybridposition in Cambridge mit drei Tagen vor Ort pro Woche. Das Engagement ist auf sechs Monate befristet.
Skills erklärt
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Large Language Models (LLMs)
- LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.
- Claude
- KI-Sprachmodell von Anthropic zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen.
- GPT
- Sprachmodell auf Basis von künstlicher Intelligenz, das Texte verstehen und generieren kann und für Chatbots, Textanalyse und Inhalterstellung eingesetzt wird.
- CoPilot
- KI-Assistenzsystem von Microsoft, das Entwickler durch Code-Vorschläge und Automatisierung unterstützt.
- Gemini
- KI-Sprachmodell von Google zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen; wird für verschiedene Anwendungen in der Automatisierung und Datenverarbeitung genutzt.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- Multi-Agent-Workflows
- Automatisierungsmuster, bei dem mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten; wird für komplexe, verteilte Aufgaben und KI-gestützte Prozesse eingesetzt.
- LangGraph
- Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.
- LangChain
- Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Technik, die KI-Sprachmodelle mit externen Datenquellen verbindet, um präzisere und aktuelle Antworten zu generieren.
- MCP
- Zertifizierungsprogramm von Microsoft für Cloud-Plattformen, das Fachkenntnisse in Microsoft-Technologien nachweist.
- AI Governance
- Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
- Enterprise Architecture
- Methode zur ganzheitlichen Planung und Gestaltung der IT-Infrastruktur und Geschäftsprozesse eines Unternehmens.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.
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