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Strategische Evaluierung und produktive Integration von Machine Learning-Architekturen für operative und analytische Kernprozesse.",[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22],"Systemarchitektur","Agentic Engineering","LangChain","LangGraph","Python","Machine Learning","HuggingFace","PyTorch","MLOps","Computer Vision","NLP","LLM-Integration","vLLM","MCP-Server","€90000 - €150000 per annum",null,"Mannheim",50,"permanent","2026-06-23T11:44:04+00:00",{"id":30,"slug":31,"label":32},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Lead AI Architect – Agentic Systems (m\u002Fw\u002Fd)\n\nOrt: Mannheim, \n Baden-Württemberg\n\nKategorie: IT\n\nVertragsart: Festanstellung \u002F Perm\n\nArbeitszeit: Vollzeit\n\nArbeitsmodell: Hybrid\n\nGehalt: €90000 - €150000 per annum + flexible Arbeitszeiten\n\nIhre Aufgaben:\nEntwicklung und Skalierung komplexer Multi-Agenten-Systeme zur Automatisierung kritischer Geschäftsprozesse in regulierten Umgebungen\nArchitektonische Konzeption und Betrieb hybrider LLM-Infrastrukturen unter Einbezug lokaler vLLM-Inferenzcluster und kommerzieller API-Modelle\nImplementierung robuster ML-Pipelines mit kontinuierlichem Monitoring, Data-Drift-Erkennung und automatisiertem Retraining produktiver Modelle\nDesign standardisierter MCP-Server-Interfaces für sichere Inferenz und deterministische Tool-Bereitstellung in Agenten-Ökosystemen\nStrategische Evaluierung und produktive Integration von Machine Learning-Architekturen für operative und analytische Kernprozesse\nStandortübergreifende Übertragung erprobter KI-Lösungen unter Berücksichtigung regulatorischer Compliance-Anforderungen\n\nIhr Profil:\nFundierte Expertise in modell-agnostischer Systemarchitektur mit nachweislicher Erfahrung in Trade-off-Analysen zwischen kommerziellen APIs und lokalen Open-Weight-Modellen\nPraktische Umsetzungserfahrung in Agentic Engineering, idealerweise mit LangChain\u002FLangGraph oder vergleichbaren Frameworks für State-Machine-Orchestrierung\nHervorragende Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit ML-Ökosystemen (HuggingFace, PyTorch), inklusive Konzepten wie KV-Cache, Quantisierung und Tensor Parallelism\nEnd-to-End MLOps-Erfahrung mit produktiver Modell-Bereitstellung, inklusive Tracking-Frameworks und automatisierter Evaluierungs-Pipelines\nNachgewiesene Produktionserfahrung in Computer Vision, NLP\u002FDokumentenverarbeitung oder LLM-Integration mit Fokus auf praxisorientierte Lösungsansätze\nAusgeprägte Kommunikationsstärke zur verständlichen Vermittlung komplexer Systemdesign-Entscheidungen an interdisziplinäre Stakeholder\nJetzt bewerben\nJetzt bewerben\nx\nVor- & Nachname\nBitte Ihren vollen Namen eingeben\nEmail-Adresse\nBitte Ihre E-Mail-Adresse für Kontaktaufnahme eingeben\nNachricht\nBitte senden Sie uns ein paar weitere Zeilen zu Ihren Vorstellungen zum Job\nUpload Lebenslauf\u002FCV\nLaden Sie hier Ihren Lebenslauf und weitere Dokumente wie Zeugnisse hoch. (Max. 15MB)\nDatenschutz\nHiermit bestätige ich die Datenschutzerklärung* Hinweis: Unter Punkt 9 unserer Datenschutzbestimmungen finden Sie explizite Informationen zur Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen eines Bewerbungsprozesses.\nBei den mit * markierten Feldern handelt es sich um Pflichtfelder\nlet form = document.getElementById( 'submit-job-form' ) ||\ndocument.getElementById( 'submit-resume-form' ) ||\ndocument.querySelector( '.job-manager-application-form' );\nfunction jm_job_submit_click(e) {\ne.preventDefault();\ngrecaptcha.ready(function() {\ngrecaptcha.execute( decodeURIComponent( '6LeC8W8pAAAAAFh54n0UCqC_oyMglRAn2_LRrdcH' ), { action: 'submit' } ).then( function( token ) {\ndocument.getElementById( 'g-recaptcha-response' ).value = token;\nform.submit();\n});\n});\n}\nPDF herunterladen\nJob-Link per E-Mail senden\nJob-Link per E-Mail senden\nx\nMit diesem Formular können Sie sich den Link zu dieser Stelle per E-Mail zusenden lassen.\nSo können Sie später leicht darauf zurückgreifen oder sie an Freunde weiterempfehlen.\nHiermit bestätige ich die Datenschutzerklärung*\nAbsenden\n\nIhre Benefits:\nDirekter Zugriff auf dedizierte Bare-Metal GPU-Cluster für ungehinderte Entwicklung und Prototyping\nÜberdurchschnittliches Vergütungspaket mit langfristigen Entwicklungsperspektiven in einer zukunftsorientierten Position\nFlexible Arbeitsgestaltung mit Remote-Anteil und modernster technischer Ausstattung\nInterdisziplinäre Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit fachlichen Entscheidungsträgern und direkter Einbindung in strategische Technologie-Roadmaps\nKontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten und Zugang zu neuesten Technologie-Trends im KI-Umfeld\n\nE-Mail: a.mobarake@peak-one.de\n\nTelefon: +49 69 1532015-147","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.\n\nIhre 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.\n\nGefordert 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. 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