AI Solution Architect (m/w/d) – Machine Learning & Cloud

Skills erklärt

Microsoft Azure

Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.

Azure Machine Learning

Cloud-Plattform von Microsoft zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen; wird für datengestützte Vorhersagen und Analysen verwendet.

Azure OpenAI Service

Microsofts Cloud-Dienst, der KI-Modelle wie GPT bereitstellt und in Azure-Anwendungen integriert werden kann.

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.

MLflow

Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.

Prompt Engineering

Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.

Vektordatenbanken

Spezialisierte Datenbanken zur Verwaltung und Abfrage von Vektoren, häufig für Machine-Learning- und KI-Anwendungen genutzt.

LangChain

Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.

CI/CD

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

Scikit-learn

Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.

PyTorch

Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.

TensorFlow

Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Enterprise-Architekturen

Strukturelle Planung und Gestaltung der IT-Systeme und Geschäftsprozesse eines großen Unternehmens als Gesamtsystem.

Databricks

Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.

Azure Data Factory

Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.

Docker

Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.

Kubernetes

Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.

Terraform

Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.

Prometheus

Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für IT-Infrastrukturen; wird zur Überwachung von Servern, Anwendungen und Metriken verwendet.

Grafana

Visualisierungs- und Monitoring-Tool, das Metriken und Logs aus verschiedenen Datenquellen grafisch darstellt und zur Überwachung von Systemen eingesetzt wird.

Application Insights

Monitoring- und Analyse-Tool von Microsoft zur Überwachung von Anwendungsperformance, Fehlerdiagnose und Nutzungsverhalten in Echtzeit.

AI Governance

Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.

Responsible AI

Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.

AWS

Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.

Google Cloud

Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.

Als IT-Freelancer automatisch auf Projekte wie dieses bewerben

Nexus ist die KI-gestützte Plattform für IT-Freelancer, die täglich neue Projektausschreibungen analysiert und passgenaue Bewerbungstexte generiert – vollautomatisch, in Sekunden. Kein manuelles Schreiben mehr: Nexus liest die Ausschreibung, erkennt die gefragten Skills und erstellt einen individuellen Bewerbungstext, den du per Klick versendest.

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Häufige Fragen zu Nexus

Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?

Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.

Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?

Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.

Welche Projektplattformen werden unterstützt?

Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.

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Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.