Lead AI Architect – Agentic Systems (m/w/d)
Wir suchen einen erfahrenen Lead AI Architect zur Entwicklung und Skalierung komplexer Multi-Agenten-Systeme. In dieser Rolle verantworten Sie die architektonische Konzeption und den Betrieb hybrider LLM-Infrastrukturen, die lokale Inferenzcluster und kommerzielle API-Modelle intelligent kombinieren.
Ihre Kernaufgaben umfassen die Implementierung robuster ML-Pipelines mit kontinuierlichem Monitoring und automatisiertem Retraining, das Design standardisierter Server-Interfaces für sichere Inferenz sowie die strategische Evaluierung und Integration von Machine Learning-Architekturen in operative Geschäftsprozesse. Sie verantworten zudem die standortübergreifende Übertragung erprobter KI-Lösungen unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen.
Gefordert werden fundierte Kenntnisse in modell-agnostischer Systemarchitektur mit nachgewiesener Erfahrung in Trade-off-Analysen zwischen kommerziellen und lokalen Modellen. Praktische Umsetzungserfahrung in Agentic Engineering mit modernen Frameworks ist essentiell. Sie verfügen über hervorragende Python-Kenntnisse und sicheren Umgang mit ML-Ökosystemen, einschließlich Konzepten wie Quantisierung und Tensor Parallelism.
End-to-End MLOps-Erfahrung mit produktiver Modellbereitstellung, Tracking-Frameworks und automatisierten Evaluierungs-Pipelines wird vorausgesetzt. Nachgewiesene Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP oder LLM-Integration mit praxisorientierten Lösungsansätzen ist erforderlich. Ausgeprägte Kommunikationsstärke zur Vermittlung komplexer Systemdesign-Entscheidungen an interdisziplinäre Teams rundet das Profil ab.
Wir bieten eine Festanstellung in Vollzeit mit hybrider Arbeitsweise, flexiblen Arbeitszeiten und attraktiver Vergütung.
Skills erklärt
- Systemarchitektur
- Planung und Gestaltung der Gesamtstruktur von IT-Systemen; definiert Komponenten, deren Zusammenspiel und Schnittstellen.
- LangChain
- Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
- LangGraph
- Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- 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.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- NLP
- Natural Language Processing; Technologie zur automatisierten Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer.
- LLM-Integration
- Einbindung von großen Sprachmodellen (wie ChatGPT) in Anwendungen oder Systeme, um KI-gestützte Funktionen wie Textanalyse oder automatische Antworten zu ermöglichen.
- MCP Server
- Server-Komponente des Microsoft Certified Professional-Programms oder plausibel ein Protokoll-Server für verteilte Systeme.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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