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AI & Machine Learninggerade eben

Senior/Expert AI Infrastructure & Search Systems Architect

ElasticsearchOpenSearchSolrCloudWeaviateHNSWKubernetesTerraformAnsibleHelmBash scriptingPerformance TuningVector SearchEmbeddingsMLOpsCI/CD
Contracting⏱ zunächst 6 Monate, Option auf Verlängerung📍 Bayern 🏢 50% vor Ort 🌐 Deutsch
Architekt für AI Infrastructure & Search Systems mit Fokus auf semantische Suche und Vektorbasierte Informationssysteme. Verantwortung für Aufbau und Betrieb performanter Plattformen wie Elasticsearch, SolrCloud, Weaviate. Schwerpunkt auf Skalierbarkeit, Latenzoptimierung und Observability.

Für meinen Kunden im Industriebereich suche ich einen passende/n AI Architekt/in, die/der sich mit Semantic Search / Embeddings auskennt.Standort: flexibel / hybrid / remoteBereich: AI Infrastructure & Search SystemsLevel: Senior / ExpertStart: NovemberLaufzeit: zunächst 6 Monate, Option auf VerlängerungSprache: Englisch ausreichend (Konzernumfeld)

Ziel der RolleDu verantwortest die Architektur, den Aufbau und den Betrieb performanter, hochverfügbarer Plattformen für semantische Suche und Vektorbasierte Informationssysteme (z. B. Elasticsearch, SolrCloud, Weaviate).Dein Schwerpunkt liegt auf Skalierbarkeit, Latenzoptimierung, Resilienz und Observability im Umfeld moderner Embedding- und Retrieval-Technologien.Kernaufgaben - Design und Betrieb von Elasticsearch-, SolrCloud- oder Weaviate-Clustern für hybride und vektorbasierte Suche - Planung von Shard-, Replikations- und Partitionierungsstrategien für hohe Indexierungs- und Query-Last - Aufbau und Pflege von CI/CD- und MLOps-Pipelines für Search- und Embedding-Workloads - Performance-, Stress- und Failover-Tests in komplexen Cluster-Umgebungen - Sicherstellung von Security, Mandantenfähigkeit (Encryption, RBAC, OIDC/OAuth2) - Enge Zusammenarbeit mit Software-Architekten, um Relevanzlogik, Embedding-Pipelines und Infrastruktur nahtlos zu integrieren - Tiefes Verständnis von Elasticsearch/OpenSearch, SolrCloud oder Weaviate inkl. Sharding, Replication, Index-Management, Snapshot/Restore - Betrieb & Tuning von HNSW-basierten Indizes, Speicher-Sizing, Recall-/Latenz-Optimierung, RAM-Planung - Erfahrung mit Hot/Warm/Cold-Tiers, Custom Routing, Bulk-Ingest-Optimierung, Query-Caching, JVM/GC-Tuning - Betrieb von Stateful Clustern auf Kubernetes (EKS/AKS/GKE oder On-Prem), Helm-Charts, PVC-Tuning, Auto-Scaling - Planung von Storage, Memory, IO-Design für High-Load-Umgebungen - Aufbau von Monitoring-Dashboards, Alerting zur Überwachung der Cluster - Automatisierung (Bash, Terraform, Ansible oder Helm) - Erfahrung mit Hybrid Search (BM25 + Embeddings) - Kenntnisse in LangChain, LlamaIndex, Haystack oder RAG-Systemen - Zertifizierungen (z. B. Elastic Certified Engineer, CKA, AWS/Azure Architect) - Systematische, analytische Denkweise und Freude an Performance-Tuning - Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Data Scientists und Security-Teams - Abgeschlossenes Studium in Informatik, Information Systems, Data Engineering o. ä. - Mind. 5 Jahre Projekt-Erfahrung im Aufbau oder Betrieb von Such- oder Datenplattformen unter hoher Last - Praktische Erfahrung mit Embedding-basierten Anwendungen oder Retrieval-Systemen

Data EngineeringData AnalyticsData Science

1 November 2025

Engineering - Industrial Machinery

Senior, Architect

English, German

+49 160 98707211

https://www.linkedin.com/in/stefanie-ritzer-8b2540184/

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