Stellenaushang

Machine Learning Architect (all genders)

Kennziffer - FIP 573 -2026-01

Ihr Aufgabengebiet:
 
  • Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung unserer skalierbaren ML‑Architektur inklusive moderner RAG-Systeme (Feature-Pipelines, Modellbereitstellung, Inferenz, Monitoring, Chunking, Indexierung, Retrieval)
  • Fundierte Build/Buy/Adopt‑Empfehlungen unter Berücksichtigung von Betriebsfähigkeit, Skalierbarkeit, Kosten und Compliance
  • Definition verbindlicher Richtlinien für systemweite und nachhaltige KI‑Entwicklung
  • Begleitung der Industrialisierung bestehender ML‑PoCs inklusive Bewertung ihres Skalierungspotenzials
  • Koordinierende Rolle zwischen Fachbereichen sowie den Plattform-, Data Science-, Security-, Compliance- und Enterprise‑Architektur‑Teams
  • Inhouse‑Beratung und Enablement von Power-Usern, Projektteams und Fachbereichen zur Nutzung von ML‑ und RAG‑Referenzarchitekturen
  • Technische Beratung der IT‑Führungsebene hinsichtlich strategischer Architekturentscheidungen und Roadmap‑Empfehlungen
 

Ihr berufliches Know-how:

  • Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts‑) Informatik, Data Science, Management & Technology oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
  • Expertise in modernen ML-Architekturen im Enterprise‑Umfeld, idealerweise Erfahrung mit Lösungen wie Databricks oder Kubernetes.
  • Expertise in der Konzeption, Implementierung und Optimierung von RAG-Architekturen.
  • Verständnis des End‑to‑End‑Lebenszyklus von ML‑Systemen und gute Kenntnis von MLOps‑Konzepten (CI/CD, Deployment, Monitoring).
  • Souveräne Kommunikation mit technischen und nicht‑technischen Stakeholdern (Fachbereich, Plattform‑ und Governance-Teams, Management).
  • Analytische Fähigkeiten, hohe Eigeninitiative, strukturierte Arbeitsweise und ein ausgeprägter Qualitätsanspruch.
  • Wünschenswert: Kenntnisse in gängigen ML‑Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sowie Erfahrung mit Dokumentenklassifikation und ‑extraktion (OCR, Layout‑Modelle).

Ansprechpartner:in im Personalbereich:
Jana Schur, Recruiting
Tel.: 017611006719

Ihre Bewerbung wird selbstverständlich vertraulich behandelt!

Datum der Ausschreibung:

 

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