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Principal-Architekt für KI und maschinelles Lernen
- Arbeitszeit
- Vollzeit
- Erfahrung
- Gefordert ist umfangreiche Erfahrung als Senior- oder Principal-Architekt mit produktiven ML-Systemen und praktischer Cloud-Architektur. Google-Cloud-Praxis ist von Vorteil.
- Vergütung
- Gehalt nicht angegeben
Die Rolle in Kürze
Die Rolle übernimmt die höchste technische Verantwortung für die praktische Anwendung fortgeschrittener KI und die vollständige Projektumsetzung. Sie arbeitet gemeinsam mit Kundenteams, Cloud- und Datenarchitekten sowie Vertrieb und Geschäftsentwicklung an sicheren, skalierbaren und wirtschaftlichen Lösungen und unterstützt die technische Weiterentwicklung durch Mentoring.
Deine Aufgaben
- Die Rolle berät Kunden strategisch zu ihrer KI-Entwicklung, begleitet Technologieentscheidungen und übernimmt die technische Aufsicht sowie die vollständige Projektumsetzung gemeinsam mit Kunden-, Cloud- und Datenarchitekturteams.
- Sie unterstützt Vertrieb und Geschäftsentwicklung im Pre-Sales, grenzt Projektmöglichkeiten ab, entwirft Lösungen für Angebote und übernimmt die führende technische Rolle in Kundenpräsentationen.
- Sie entwirft anspruchsvolle, sichere und skalierbare KI-Lösungen über Standard-API-Integrationen hinaus. Dabei erfüllt sie strenge DSGVO- und Datenschutzanforderungen für private, datensouveräne KI und strebt nachvollziehbare Modelle sowie die Verringerung von Verzerrungen unter Einhaltung ethischer Standards und europäischer Sicherheitsleitplanken an.
- Sie entwickelt Architekturen für Hosting, Fine-Tuning und Optimierung proprietärer Modelle wie Gemini und Claude sowie quelloffener Modelle wie Llama und Mistral auf Hyperscaler-Plattformen. Bei der Auswahl cloudnativer Technologien für Bereitstellung und Skalierung produktiver agentischer Systeme priorisiert sie Google Cloud.
- Sie behandelt Modelloptimierung, Hochleistungstraining auf TPUs, effiziente Modellbereitstellung mit vLLM, MLOps und komplexe agentische Systeme und etabliert dafür technische Best Practices.
- Sie entwickelt die wirtschaftliche Architektur von KI-Lösungen durch ROI-Analysen und Maßnahmen zur Kostenoptimierung, damit große Bereitstellungen für Kunden wirtschaftlich tragfähig bleiben.
- Sie vermittelt technische Expertise nach außen durch Blogbeiträge, Konferenzvorträge und die Beteiligung an Fachgemeinschaften.
- Sie führt praktisch mitarbeitend und begleitet Kunden sowie Engineering-Teams durch Mentoring, unter anderem zu PyTorch, JAX, TPUs, vLLM, LangGraph, LangChain und Google ADK.
Das solltest du mitbringen
Erforderlich
- Vorausgesetzt werden erhebliche Erfahrung mit KI und maschinellem Lernen, technische Breite und eine Spezialisierung in mindestens einem Fachgebiet.
- Erwartet wird die fachliche Abdeckung von Modelloptimierung, Hochleistungstraining auf spezialisierter Hardware wie TPUs, effizienter Modellbereitstellung mit vLLM, MLOps und komplexen agentischen Systemen.
- Erforderlich ist ein Masterabschluss in Informatik, Naturwissenschaften, Mathematik oder einem verwandten technischen Fach oder gleichwertige praktische Erfahrung im Entwurf und in der Umsetzung großer KI-/ML-Systeme.
- Gefordert ist umfangreiche Erfahrung als Senior- oder Principal-Architekt mit nachgewiesenen Erfolgen beim Entwurf und bei der Umsetzung komplexer, produktionsreifer ML-Systeme mit messbarem geschäftlichem Nutzen.
- Erforderlich ist tiefgehende praktische Architekturerfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform: GCP, AWS oder Azure.
- Gefordert ist nachgewiesene Expertise in der LLM-Optimierung einschließlich Quantisierung, Pruning, effizientem Fine-Tuning etwa mit LoRA und leistungsfähiger Modellbereitstellung etwa mit vLLM oder TensorRT-LLM.
- Erforderlich ist praktische Erfahrung mit leistungsfähigen ML-Frameworks wie JAX oder PyTorch/XLA für das Training oder Fine-Tuning großer Modelle.
- Gefordert ist Expertise im Entwurf und in der Bereitstellung agentischer Workflows sowohl mit codezentrierten Ansätzen wie LangGraph, LangChain und Google ADK als auch mit Low-Code-Ansätzen wie Vertex AI Agent Builder und LangSmith Agent Builder.
- Vorausgesetzt wird ein fundiertes Verständnis der Architekturmuster für sichere, private und datensouveräne KI-Lösungen.
- Erforderlich ist Erfahrung mit Frameworks zur Beobachtbarkeit und Evaluation von LLMs, beispielsweise LangSmith, LangFuse oder Vertex AI Evaluation.
- Gefordert sind herausragende Kommunikationsfähigkeiten und Fähigkeiten im Stakeholdermanagement sowie die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte und ihren geschäftlichen Nutzen technischen und nichttechnischen Zielgruppen zu vermitteln.
- Erwartet werden Begeisterung für Mentoring und der Antrieb, im sich schnell entwickelnden KI-Umfeld kontinuierlich zu lernen.
Von Vorteil
- Direkte praktische Erfahrung mit Google Cloud einschließlich Vertex AI, GKE und TPUs ist ein deutlicher Vorteil.
So ist Remote hier geregelt
- Die Tätigkeit erfolgt vollständig remote und setzt einen Standort in der EU oder im Vereinigten Königreich voraus. Eine Visumsförderung wird nicht angeboten.
Das wird angeboten
- Es werden eine wettbewerbsfähige Vergütung und Zusatzleistungen angeboten.
Veröffentlicht: Datum unbekannt · Quelle geprüft: 19.10.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.