Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Cloud AI Engineer (w/m/d)
Wir suchen einen erfahrenen Cloud AI Engineer (w/m/d) für ein spannendes Projekt im Bereich künstliche Intelligenz und Cloud-Technologien. Die Stelle ist als freiberufliche Projekttätigkeit ab Ende August ausgeschrieben.
Ihre Aufgaben umfassen die Analyse von Anforderungen aus verschiedenen Fachbereichen im Kontext von KI-Use-Cases sowie die Identifikation und Priorisierung von schnell realisierbaren KI-Anwendungen wie Automatisierung, Datenanalyse und Assistenzlösungen. Sie konzipieren und setzen Lösungen auf Basis von Google Cloud (Vertex AI, BigQuery, AI APIs) und Microsoft Azure (Azure OpenAI, Cognitive Services, ML Services) um. Darüber hinaus entwickeln und integrieren Sie kleinere bis mittelgroße LLM-Lösungen, führen Datenanalysen durch und evaluieren geeignete Tools und Technologien.
Sie beraten Fachbereiche hinsichtlich Machbarkeit, Aufwand und Best Practices und stimmen sich mit internen Stakeholdern sowie IT- und Architektur-Teams ab.
Folgende Qualifikationen sollten Sie mitbringen: fundierte Erfahrung in der Entwicklung von KI- und ML-Lösungen, praktische Erfahrung mit Google Cloud und/oder Microsoft Azure im KI-Kontext, Kenntnisse im Bereich Large Language Models und deren Integration in Business-Anwendungen, Erfahrung in Datenanalyse und -aufbereitung (idealerweise mit Fokus auf Produktdaten), Verständnis für API-Integration und cloudbasierte Architekturen sowie Erfahrung in der Bewertung und Auswahl geeigneter KI-Tools und Frameworks.
Skills erklärt
- Google Cloud
- Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- 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.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
- API-Integration
- Verbindung von Softwaresystemen über standardisierte Schnittstellen zum Datenaustausch.
- 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.
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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.
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- 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?
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- Kostet Nexus etwas?
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 90 €/h (Gesamtmarkt)
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