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Machine Learning Engineer · Germany

Cloud AI Architect (all genders)

kigroup·Cologne, Nordrhein-Westfalen, Germany

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🚀 Werde unser/e neue/r Cloud AI Architect (all genders) – Und gestalte die Zukunft datengetriebener Plattformen!

Als Cloud AI Architect bist du verantwortlich fĂŒr die hands‑on Konzeption, Implementierung und den stabilen Betrieb von AI‑ und datengetriebenen Systemen in komplexen Enterprise‑Umgebungen.

Du arbeitest AI‑first, produktionsnah und mit hoher Ownership : von der ersten Architekturentscheidung ĂŒber Deployment‑Strategien bis hin zu StabilitĂ€t, Security und Kostenkontrolle im Live‑Betrieb.

Diese Rolle ist keine reine Konzept‑ oder Beratungsrolle. Du triffst konkrete technische Entscheidungen , setzt sie selbst um und ĂŒbernimmst Verantwortung dafĂŒr, dass agentische Systeme, Datenplattformen und AI‑Workloads zuverlĂ€ssig, skalierbar und wirtschaftlich laufen.

Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten

AI‑First Plattform‑ & Betriebsarchitektur

Du verfolgst einen konsequenten AI‑First Engineering Ansatz . Plattformen und Betriebsmodelle werden von Beginn an so entworfen, dass sie den spezifischen Anforderungen von LLMs, agentischen Systemen und AI‑Workloads gerecht werden.

Dazu gehören:

  • Aufbau und Weiterentwicklung von Cloud‑Plattformen auf Microsoft Azure fĂŒr AI‑ und Data‑Systeme

(Compute, Storage, Netzwerk, Identity, Tooling)

  • Einsatz und Betrieb von Databricks als zentrale Plattform fĂŒr Data Engineering, Machine Learning und AI‑Workloads
  • Architektur von Agent‑Orchestrierung, Laufzeitumgebungen, Control Planes und Tool‑Integrationen
  • Sicherstellung, dass Plattformen produktionsreif, skalierbar, beobachtbar und betrieblich beherrschbar sind

DevOps, Deployment & Release Management

Du verantwortest die technische Umsetzung und den stabilen Betrieb von AI‑, Agenten‑ und Data‑Systemen ĂŒber ihren gesamten Lifecycle hinweg.

  • Aufbau und Betrieb von CI/CD‑Pipelines fĂŒr AI‑, Agenten‑ und Data‑Komponenten in Azure
  • Definition und Umsetzung von Release‑ und Update‑Strategien (z. B. Canary Releases, Versionierung, kontrollierte Agenten‑Updates)
  • Reproduzierbare Deployments und saubere Rollbacks , insbesondere fĂŒr Databricks‑ und AI‑Workloads
  • Enge Zusammenarbeit mit Engineering Manager und Produktverantwortlichen bei Architektur‑ und Betriebsentscheidungen

StabilitÀt, Security & Governance

Du ĂŒbernimmst Verantwortung fĂŒr den sicheren und stabilen Betrieb geschĂ€ftskritischer Systeme.

  • Verantwortung fĂŒr VerfĂŒgbarkeit, Performance, Fehlertoleranz und Incident‑Handling
  • Umsetzung von Security by Design in Azure‑ und Databricks‑Umgebungen, u. a.:
  • Rollen‑ und Berechtigungskonzepte (Azure IAM)
  • Secrets‑Management
  • Netzwerk‑ und Systemisolation
  • Audit‑ und Compliance‑Anforderungen
  • Aufbau und Durchsetzung von Governance‑Regeln fĂŒr agentische Systeme (Zugriffe, Guardrails, Policies, Kontrollmechanismen)

Kosten, Performance & Skalierung

Du stellst sicher, dass technische Exzellenz und Wirtschaftlichkeit zusammenpassen.

  • Transparenz und aktive Steuerung der Betriebskosten in Azure und Databricks (Compute, Storage, Token‑Kosten, Latenz)
  • Design von Architekturen, die mit wachsenden Datenmengen und Agenten‑Netzwerken skalieren
  • Bewertung technischer und wirtschaftlicher Trade‑offs gemeinsam mit Engineering Manager und Product Strategist

Produktivsetzung & Betrieb

Du begleitest Systeme bis in den produktiven Enterprise‑Betrieb – und darĂŒber hinaus.

  • Verantwortung fĂŒr Go‑Live‑Vorbereitung, Stabilisierung und Übergang in den Regelbetrieb
  • Erstellung von Runbooks, Betriebsdokumentation und Architecture Decision Records
  • Vorbereitung der Übergabe an Kunden‑IT oder interne Betriebsteams
  • Technischer Ansprechpartner in kritischen Projekt‑ und Betriebssituationen
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