Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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AI & Machine LearningAbgelaufen

GenAI Solution Architect (m/w/d)

GenAI Machine Learning Infrastructure as Code Terraform CI/CD-Pipelines GitLab CI/CD Jira Confluence Deutsch Englisch Agile Security Datenschutz Snowflake Cortex AI Google Cloud Vertex AI Python Go ITIL

Arbeitnehmerüberlassung⏱ 6 Monate++, Start September 2026📍 Köln 🏢 60% vor Ort 🎓 Expert 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen GenAI Solution Architect für ein spannendes Projekt im Raum Köln. Sie werden als Schnittstelle zwischen technischen Teams und Fachbereichen fungieren und maßgeblich an der Konzeption sowie Weiterentwicklung einer GenAI- und ML-Plattform beteiligt sein.

Ihre Aufgaben umfassen die Anforderungsanalyse und Entwicklung technischer Lösungskonzepte, die Beratung von Stakeholdern zu GenAI-Lösungen sowie die Unterstützung bei Integration und Betrieb von AI-Plattformen. Sie werden Entwicklungsteams beim Aufbau von GenAI-Anwendungsfällen unterstützen und CI/CD- sowie Plattformprozesse optimieren.

Für diese Position bringen Sie umfassendes Expertenwissen in GenAI- und KI-Technologien mit und verfügen über nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von GenAI-Plattformen. Sie sind versiert in Infrastructure as Code (z.B. Terraform), CI/CD-Pipelines sowie GitLab CI/CD, Jira und Confluence. Sehr gute Kommunikations- und Moderationsfähigkeiten sind essentiell, ebenso wie ein ausgeprägtes Verständnis für Security und Datenschutz. Sie arbeiten agil und beherrschen Deutsch und Englisch fließend.

Vorteilhaft sind Kenntnisse in Snowflake und Cortex AI, Erfahrung mit Google Cloud und Vertex AI, Programmierkenntnisse in Python und Go sowie Marktkenntnisse im GenAI-/ML-Umfeld und ITIL-Zertifizierungen.

Das Projekt ist auf 6 Monate+ ausgelegt mit Start im September 2026. Die Position bietet 40% Remote-Möglichkeit und ist im Raum Köln angesiedelt. Eine projektbezogene Anstellung wird vorausgesetzt.

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Skills erklärt

GenAI: Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
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.
CI/CD Pipelines: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
GitLab CI/CD: Integrierte Plattform in GitLab für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung von Softwareprojekten mit automatisierten Tests und Deployments.
Jira: Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
Confluence: Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
Deutsch: Natürliche Sprache; wird für Kommunikation, Dokumentation und Zusammenarbeit in deutschsprachigen Umgebungen eingesetzt.
Englisch: Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.
Agile: Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
Security: Die Gesamtheit von Maßnahmen und Praktiken zum Schutz von Systemen, Daten und Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und Bedrohungen.
Datenschutz: Fachbereich und Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust.
Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
Google Cloud: Cloud-Computing-Plattform von Google; bietet Infrastruktur, Speicher, Datenbanken und weitere Services für Anwendungen und Datenverarbeitung.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Go: Programmiersprache von Google für effiziente, parallele Systemprogrammierung; wird für Backend-Services, CLI-Tools und Cloud-Anwendungen verwendet.
ITIL: Framework mit Best Practices für IT-Service-Management, das Prozesse zur Bereitstellung und Unterstützung von IT-Services strukturiert.

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