Du hast mehrere Jahre Erfahrung in der Integration und Orchestrierung von AI-/LLM-Services (OpenAI API, Azure OpenAI, AWS Bedrock) sowie Open-Source-Modellen.
- Du hast Erfahrung im Consulting und in der technischen Führung von Teams.
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Du bringst fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit LLM-Frameworks (LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex) mit.
Du verfügst über Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP), Container-Technologien (Docker, Kubernetes), MLOps-Tools, CI/CD-Pipelines (Git, GitLab) und Linux-/Unix-Systemen.
Du kannst technische Konzepte verständlich an verschiedene Stakeholder kommunizieren.
Du hast Kenntnisse in Data-Warehousing-, BI- und ML-Technologien (z. B. Databricks, Snowflake, MLflow, Airflow, Kubeflow) und Erfahrung mit Vector-Datenbanken, RAG-Implementierungen, Agentic-AI-Patterns sowie AI-Governance, Compliance-Frameworks und Enterprise-AI-Security.
Du bist vertraut mit AI-Entwicklungsplattformen (Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Jupyter Notebooks) und Frameworks wie Model Context Protocol (MCP).
AI-relevante Zertifizierungen (z. B. Azure AI Engineer Associate, AWS Certified AI Practitioner) runden dein Profil ab.