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AI & Machine LearningAbgelaufen

Software Architekt Data Intelligence (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbH

GenAI Machine Learning Large Language Models Terraform CloudFormation Infrastructure as Code CI/CD GitLab CI Jenkins Google Cloud Platform Vertex AI Go Python Prompt Engineering Snowflake Cortex AI ITIL Anforderungsmanagement

Contracting📍 Köln 🏢 50% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Software Architekten mit Schwerpunkt Data Intelligence und Künstlicher Intelligenz für ein innovatives Projekt im Raum Köln. Die Position ist hybrid ausgestaltet und bietet die Möglichkeit, zukunftsweisende Technologien zu gestalten.

Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und den Aufbau von GenAI-Plattformen für datengetriebene Use Cases sowie die Integration von Machine Learning- und AI-Lösungen in bestehende Systemlandschaften. Sie entwickeln, betreiben und erweitern technische Analytics-Plattformen und beraten Stakeholder zu modernen KI-Technologien. Darüber hinaus unterstützen Sie Fachteams beim Enablement zur Nutzung der GenAI-Plattform und setzen Infrastructure-as-Code-Lösungen um. Der Aufbau und die Pflege von CI/CD-Pipelines gehören ebenfalls zu Ihren Verantwortungen.

Für diese Position bringen Sie ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science oder eine vergleichbare Qualifikation mit. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in modernen KI-Technologien und Large Language Models sowie praktische Erfahrung im Aufbau produktiver GenAI-Plattformen. Praxiskenntnisse in Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform sind erforderlich. Programmiererfahrung in Go und Python sowie Vertrautheit mit Google Cloud Platform Services, insbesondere Vertex AI, sind notwendig. Kenntnisse in Prompt Engineering und aktuellen ML/GenAI-Tools runden Ihr Profil ab.

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit ML/GenAI-Tooling wie Snowflake Cortex AI sowie Praxiswissen in IT Service Management Frameworks wie ITIL. Anforderungsmanagement und Beratungskompetenz sind zentral für den Erfolg in dieser Rolle.

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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.
Large Language Models: Large Language Models sind KI-Systeme, die auf großen Datenmengen trainiert sind und Texte verstehen sowie generieren können.
Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
CloudFormation: AWS-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur durch Code-basierte Templates.
Infrastructure as Code: Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
GitLab CI: GitLab CI ist ein Continuous-Integration-System von GitLab, das automatisiert Code-Tests, Builds und Deployments durchführt, wenn Code in ein Repository gepusht wird.
Jenkins: Automatisierungstool für kontinuierliche Integration und Deployment (CI/CD), das Softwareprojekte automatisch testet und bereitstellt.
Google Cloud Platform: Cloud-Computing-Dienste von Google, die Infrastruktur, Datenverarbeitung, Machine Learning und weitere IT-Services bereitstellen.
Go: Programmiersprache von Google für effiziente, parallele Systemprogrammierung; wird für Backend-Services, CLI-Tools und Cloud-Anwendungen verwendet.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Prompt Engineering: Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
ITIL: Framework mit Best Practices für IT-Service-Management, das Prozesse zur Bereitstellung und Unterstützung von IT-Services strukturiert.
Anforderungsmanagement: Prozess zur Erfassung, Dokumentation und Verfolgung von Anforderungen an ein Projekt oder System; stellt sicher, dass alle Erwartungen klar definiert sind.

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