Cloud Platform Engineer – AI Automation (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von VP SystemeWir suchen einen erfahrenen Cloud Platform Engineer mit Schwerpunkt auf intelligente Automatisierung und KI-Lösungen. In dieser Rolle entwickeln Sie agentic-AI-Systeme von der Konzeption bis zur produktiven Skalierung und verbinden dabei AI Engineering, Data Engineering und Cloud Architecture.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows auf modernen Cloud-Plattformen. Sie implementieren RAG-, Tool-Calling- und Workflow-Architekturen, integrieren Large Language Models mit Unternehmensdaten und APIs und entwickeln verlässliche Datenpipelines als Grundlage für KI-Anwendungen.
Sie gestalten sichere, skalierbare und kosteneffiziente Cloud-Architekturen, etablieren CI/CD- und MLOps-Prozesse und entwickeln Qualitäts- und Evaluationsverfahren für KI-Systeme. Dabei achten Sie auf Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Compliance durch moderne Security-Praktiken.
In enger Zusammenarbeit mit Product Ownern, Fachbereichen und spezialisierten Teams unterstützen Sie die technische Umsetzung konkreter Use-Cases. Sie dokumentieren Architekturen und Betriebsprozesse, um eine nachhaltige Übergabe in den produktiven Betrieb zu ermöglichen.
Diese Position bietet die Chance, an der Schnittstelle von Cloud-Technologie und künstlicher Intelligenz innovative Lösungen zu schaffen und dabei Best Practices in einem crossfunktionalen Umfeld zu etablieren.
Position: Senior Level | Ort: Köln mit Remote-Option (60%) | Dauer: 18 Monate | Start: Oktober 2026
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Delta Lake
- Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- 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.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
- Terraform
- Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
- GitHub Actions
- Automatisierungstool von GitHub, das es ermöglicht, Workflows wie Tests, Builds oder Deployments automatisch bei bestimmten Ereignissen im Code-Repository auszulösen.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Cloud Security
- Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Daten, Anwendungen und Infrastruktur in Cloud-Umgebungen.
- Unity Catalog
- Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.
- Secrets Management
- Verwaltung und Schutz von sensiblen Daten wie Passwörtern, API-Schlüsseln und Zertifikaten in IT-Systemen.
- RBAC
- Role-Based Access Control – Zugriffskontrollsystem, das Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen verwaltet.
- Private Endpoints
- Netzwerk-Verbindungspunkte in Cloud-Umgebungen, die private und sichere Zugriffe auf Dienste ohne öffentliche Internetanbindung ermöglichen.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Embeddings
- Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.
- Vector Search
- Suchmethode, die Daten als mathematische Vektoren darstellt und Ähnlichkeiten findet; wird in KI-Anwendungen und Suchmaschinen für semantische Suche eingesetzt.
- Multi-Agent-Workflows
- Automatisierungsmuster, bei dem mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten; wird für komplexe, verteilte Aufgaben und KI-gestützte Prozesse eingesetzt.
- Azure Key Vault
- Cloud-Service von Microsoft zur sicheren Verwaltung von Zugriffsschlüsseln, Zertifikaten und Geheimnissen; schützt sensible Daten in der Azure-Umgebung.
- 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.
- Event Streaming
- Technologie zur kontinuierlichen Erfassung und Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit, etwa von Sensoren oder Anwendungsereignissen.
- Apache Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, häufig für Datenaustausch zwischen Systemen genutzt.
- Datenschutz
- Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.
- AI Governance
- Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Human-in-the-Loop
- Methode, bei der Menschen und automatisierte Systeme iterativ zusammenarbeiten, um Entscheidungen zu treffen oder Prozesse zu verbessern.
- automatisierte Tests
- Verfahren zur automatischen Überprüfung von Software auf Fehler durch Testskripte und Test-Frameworks statt manueller Prüfung.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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