Cloud Platform Engineer (AI / Automation) (w/m/d)

Cologne Intelligence GmbH

Ansprechpartner: Peter Krämer
Köln,  Deutschland
80% RemoteFreiberuflichab sofort100% Auslastung
ITAI AgentsRAGMLflowLLMMLOpsAPIsKünstliche IntelligenzMicrosoft AzureCloud-EngineeringSQLCloud PlatformDaten-PipelineDatabricks

Beschreibung

Hallo zusammen,
wir, Cologne Intelligence, sind ein IT-Dienstleister mit Sitz in Köln und suchen zur Unterstützung unserer Teams bei einem unserer Kunden einen erfahrenen Cloud Platform Engineer (AI / Automation) (w/m/d), der intelligente Agenten und Automatisierungslösungen sicher, skalierbar und wirtschaftlich auf Azure und Databricks in Produktion bringt.
Als Cloud Platform Engineer (AI / Automation) verbindest Du AI Engineering, Data Engineering und Cloud Architecture. Gemeinsam mit einem crossfunktionalen Team entwickelst Du auf Databricks und Azure produktive Lösungen, die Daten, Large Language Models, APIs und interne Systeme sicher miteinander verbinden.
Zu Deinen Aufgaben gehören insbesondere:
  • Konzeption und Entwicklung produktiver Agentic-AI- und Automatisierungslösungen auf Databricks und Azure – vom ersten Prototyp bis zum skalierbaren Betrieb
  • Entwicklung von KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows, die Large Language Models, Unternehmensdaten, APIs und interne Systeme sicher miteinander verbinden
  • Umsetzung von RAG-, Tool-Calling- und Workflow-Architekturen sowie Entwicklung wiederverwendbarer Komponenten für Prompts, Tools, Agenten und Datenzugriffe
  • Integration von Azure OpenAI und weiteren geeigneten Foundation Models in die Databricks-Plattform sowie in bestehende Applikations- und Datenlandschaften
  • Entwicklung verlässlicher Daten- und Verarbeitungspipelines auf Databricks mit Python, SQL, Spark und Delta Lake als Grundlage für KI-Anwendungen
  • Nutzung von Databricks Mosaic AI und MLflow zur Entwicklung, Versionierung, Evaluation, Bereitstellung und Überwachung von Modellen, Prompts und Agenten
  • Automatisierung daten- und KI-gestützter Prozesse mit Databricks Workflows und Integration in bestehende Unternehmensprozesse und Systemlandschaften
  • Gestaltung der Azure- und Databricks-Architektur für einen sicheren, skalierbaren und kosteneffizienten Betrieb
  • Etablierung von CI/CD- und MLOps-Prozessen für Datenpipelines, Modelle und Agenten einschließlich automatisierter Tests, Deployment-Pipelines, Infrastructure as Code und Artefaktversionierung
  • Entwicklung von Qualitäts- und Evaluationsverfahren für Antwortqualität, Groundedness, Sicherheit, Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit
  • Sicherstellung eines sicheren und nachvollziehbaren Betriebs durch Unity Catalog, Secrets Management, Managed Identities, RBAC, Private Endpoints, Logging und Monitoring
  • Sichere Anbindung interner Datenquellen, Systeme und APIs sowie Unterstützung der Fachbereiche bei konkreten AI- und Automatisierungs-Use-Cases
  • Enge Zusammenarbeit mit Product Ownern, Fachbereichen, Data- und Cloud-Teams sowie Security, Privacy und Governance und aktive Mitgestaltung von Architekturentscheidungen
  • Dokumentation von Architekturen, Datenflüssen, Agentenlogik, Betriebsprozessen und Security Controls für eine nachhaltige Übergabe in den produktiven Betrieb
Anforderungen MUSS
  • Mehrjährige Erfahrung als AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer, Cloud Engineer oder in einer vergleichbaren technischen Rolle
  • Praktische Erfahrung mit Large-Language-Model-Anwendungen, idealerweise mit RAG, Embeddings, Vector Search, Tool Calling oder agentenbasierten Architekturen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung mit Git, automatisierten Tests, Code Reviews und modularer Softwareentwicklung
  • Fundierte Erfahrung mit Databricks, insbesondere Spark, Delta Lake, Unity Catalog, MLflow
  • Gute Kenntnisse der Microsoft-Azure-Plattform, insbesondere Azure OpenAI, Managed Identities, Key Vault, Storage, Networking und Monitoring
  • Erfahrung mit der produktiven Integration von APIs, Datenquellen und Unternehmenssystemen sowie Verständnis verteilter und ereignisgetriebener Architekturen
  • Praktische Erfahrung mit CI/CD, MLOps und Infrastructure as Code, beispielsweise mit GitHub Actions oder Azure DevOps sowie Terraform oder Bicep
  • Solides Verständnis von Cloud Security, Datenschutz und AI Governance, insbesondere Berechtigungskonzepte, Datenklassifizierung, sichere Modellzugriffe und Schutz sensibler Informationen
  • Erfahrung mit dem Monitoring produktiver KI-Lösungen und der systematischen Bewertung von Prompt-, Retrieval- und Agentenqualität
  • Fähigkeit, Anforderungen aus den Fachbereichen in robuste, wartbare und skalierbare technische Lösungen zu übersetzen
  • Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit, eigenverantwortlichem Arbeiten und der verständlichen Vermittlung komplexer technischer Zusammenhänge
Rahmenbedingungen
Start: ASAP
Auslastung: 5 Tage pro Woche
Dauer: langfristige Zusammenarbeit mit Option auf Verlängerung
Ort: Aktuell 80% Remote 20% vor Ort - Änderungen können vorgenommen werden. Wohnort nahe Köln ist explizit erwünscht.


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