Senior AI Platform Engineer – Databricks & MLOps (m/w/d)
AMPLEE GmbH & Co. KG
Ansprechpartner: Christian Pesch
Köln, Deutschland
ITAI AgentsRAGMLflowMLOpsMicrosoft AzureCloud-EngineeringPythonAzure Machine LearningSQLDatenbank-EnginesApache SparkTerraformArtificial Intelligence Markup Language (AIML)Databricks
Beschreibung
Für unseren Kunden besetzen wir auf freiberuflicher Basis einen
Senior AI Platform Engineer – Databricks & MLOps (m/w/d)
Start: Ab sofort
Dauer: Bis 31.12.2027, mit Option auf Verlängerung
Auslastung: Nach Abstimmung
Einsatzort: Grußraum Köln und remote; Hybrid
Aufgaben:
Konzeption und Entwicklung produktiver KI-Agenten und Multi-Agent-Workflows auf Databricks und Microsoft Azure – vom Prototyp bis zum skalierbaren Betrieb.
Umsetzung von RAG, Embeddings, Vector Search und Tool Calling sowie Integration von Azure OpenAI, weiteren Foundation Models, APIs und Unternehmenssystemen.
Entwicklung und Automatisierung von Daten- und Verarbeitungspipelines mit Python, SQL, Apache Spark, Delta Lake und Databricks Workflows.
Aufbau von CI/CD-, MLOps- und Infrastructure-as-Code-Prozessen sowie Versionierung, Evaluation, Deployment und Monitoring von Modellen, Prompts und Agenten mit Databricks Mosaic AI und MLflow.
Gestaltung sicherer Cloud-Architekturen einschließlich Unity Catalog, Secrets Management, Managed Identities, RBAC, Private Endpoints, Logging und Monitoring sowie Sicherstellung von Antwortqualität, Groundedness, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz.
Qualifikationen:
Mehrjährige Erfahrung im AI-, Machine-Learning-, Data- oder Cloud-Engineering sowie praktische Entwicklungserfahrung mit LLM-Anwendungen; idealerweise mit RAG und agentenbasierten Architekturen.
Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL, fundierte Databricks-Erfahrung sowie sichere Software-Engineering-Praxis mit Git, automatisierten Tests, Code Reviews und modularer Entwicklung.
Gute Kenntnisse in Microsoft Azure, insbesondere Azure OpenAI, Key Vault, Managed Identities, Storage, Networking und Monitoring, sowie Verständnis von Cloud Security, Datenschutz und AI Governance.
Praktische Erfahrung mit CI/CD, MLOps und Infrastructure as Code, beispielsweise mit GitHub Actions oder Azure DevOps sowie Terraform oder Bicep; Erfahrung mit API-Integration und verteilten beziehungsweise ereignisgetriebenen Architekturen.
Erfahrung mit Evaluation und Monitoring produktiver KI-Lösungen; idealerweise Kenntnisse in Agenten-/LLM-Frameworks, strukturierten Ausgaben, Guardrails, Human-in-the-Loop, Docker, Kubernetes sowie Azure Event Hubs oder Apache Kafka.
Was der Kunde zwischen den Zeilen sucht:
Einen erfahrenen Entwickler, der KI-Anwendungen eigenständig bis in einen sicheren, wartbaren und skalierbaren Produktivbetrieb bringt und Verantwortung für Qualität und Betrieb übernimmt.
Einen kommunikationsstarken Teamplayer, der fachliche Anforderungen versteht, technische Entscheidungen nachvollziehbar vermittelt und eng mit Data-, Cloud- und Security-Teams zusammenarbeitet.
Wir freuen uns auf deine Bewerbung!