Senior Lösungsarchitekt für Data & AI Engineering (4-Tage-Woche), deutschsprachig

Arbeitszeit: Es gilt eine Vier-Tage-Woche mit reduzierter Wochenarbeitszeit von 36 Stunden.
Erfahrung: Erforderlich sind mindestens 5 Jahre in Cloud, Data, Software oder ML Engineering, davon mindestens 2 Jahre mit Verantwortung für End-to-End-Architekturen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle entwickelt gemeinsam mit Kunden skalierbare Datenplattformen sowie generative und agentische KI-Lösungen auf AWS. Sie verbindet Architektur und Umsetzung mit technischer Beratung, Pre-Sales, Qualitätssicherung und der Weiterentwicklung interner Standards und Kollegen.

Deine Aufgaben

Die Rolle verantwortet Data- und KI-Projekte vom Architekturworkshop bis zum Produktivbetrieb und gestaltet die Data-&-AI-Einheit mit.
Sie leitet die Entwicklung und Implementierung skalierbarer AWS-Architekturen für Datenplattformen und KI-Lösungen und gewährleistet Sicherheit, Performance, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz nach AWS Well-Architected.
Sie übersetzt geschäftliche Probleme in messbare technische Anforderungen und klare Ziele, trifft und dokumentiert Architekturentscheidungen einschließlich ihrer Abwägungen und verbessert bestehende Standards durch externe Perspektiven.
Sie entwickelt generative und agentische KI-Lösungen auf AWS Bedrock mit Frameworks wie Strands Agents sowie Laufzeit- und Governance-Bausteinen wie Bedrock AgentCore.
Sie entwickelt Agentenarchitekturen mit Werkzeugnutzung, MCP-Integrationen, mehrstufiger Orchestrierung und klar begrenztem Handlungsspielraum. Menschliche Freigaben, Eskalationslogik und teilweise automatisierte Prüfschleifen werden eingebunden.
Sie etabliert Evaluation und Qualitätssicherung für LLM- und Agentensysteme und vermittelt Kunden einen pragmatischen, verantwortungsvollen Einsatz generativer und agentischer KI.
Sie berät Kunden technisch, unterstützt Pre-Sales und technische Workshops, grenzt Projekte ab und erstellt Leistungsbeschreibungen mit. Komplexe Technik wird in verständlichen geschäftlichen Nutzen übersetzt.
Sie betreut Junior-Kollegen als Mentor und entwickelt interne Standards, Best Practices und Trainings weiter.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens 5 Jahre Erfahrung in Cloud, Data, Software oder ML Engineering, davon mindestens 2 Jahre mit Verantwortung für End-to-End-Architekturen.
Starke praktische Expertise mit AWS wird vorausgesetzt.
Fundierte Erfahrung im Data Engineering und mit ETL-Architekturen wird vorausgesetzt.
Erfahrung mit Projekten zu generativer beziehungsweise agentischer KI wird vorausgesetzt.
Sehr gute Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt.
Verhandlungssicheres Englisch und Deutsch auf professionellem Niveau werden vorausgesetzt.

Von Vorteil

AWS-Zertifizierungen sind erwünscht.
Erfahrung im Pre-Sales oder in technischer Führung ist erwünscht.
Erfahrung im Consulting oder in kundennahen Projekten ist erwünscht.
Erfahrung mit AWS Connect ist erwünscht.
Solide Erfahrung mit Infrastructure as Code, etwa Terraform oder einer vergleichbaren Lösung, ist erwünscht.
Erfahrung mit LLM-Anpassung beziehungsweise Fine-Tuning sowie Distillation ist erwünscht.
Praktische MLOps-Erfahrung mit Model Deployment, Monitoring und Lifecycle ist erwünscht.
Erfahrung mit Kafka beziehungsweise Streaming ist erwünscht.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit bietet ein remote-freundliches Arbeitsmodell mit höchstens 20 % Reisetätigkeit im Jahresdurchschnitt.
Die Reisetätigkeit beträgt höchstens 20 % im Jahresdurchschnitt.

Das wird angeboten

Die Vier-Tage-Woche umfasst eine reduzierte Wochenarbeitszeit von 36 Stunden.
Das Vergütungspaket enthält einen teilweise variablen Gehaltsbestandteil und hängt von der Erfahrung ab.
Persönliches Mentoring und strukturiertes Onboarding beginnen ab dem ersten Tag.
AWS-Zertifizierungen werden vollständig vom Arbeitgeber bezahlt.
Ein remote-freundliches Arbeitsmodell mit höchstens 20 % Reisetätigkeit im Jahresdurchschnitt wird angeboten.
Regelmäßige Team- und Afterwork-Veranstaltungen an den Standorten sowie gemeinsame Offsites werden angeboten.

So läuft die Bewerbung

Der Auswahlprozess umfasst in der Regel höchstens drei Gespräche; ein Angebot erfolgt typischerweise innerhalb von vier Wochen.

Veröffentlicht: Datum unbekannt · Quelle geprüft: 18.10.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.