AI Platform Engineer (m/w/d)

Wir sind als eine der führenden europäischen Management- und Technologieberatungen ein echter Tech-Player. Wir sehen uns als Vordenker*innen, handeln und denken strategisch, entwickeln mit unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen, sowie präzise Prozesse und implementieren innovative Technologien. Weltweit sind wir über 50.000 tech-affine und kluge Köpfe – gemeinsam gestalten wir die Zukunft unserer Kunden und die der Gesellschaft.

Aufgaben

Konzeption und Umsetzung von End-To-End GenAI- und ML-Infrastrukturen, die den kompletten Lebenszyklus von AI-Anwendungsfällen abdecken – von der Datenaufbereitung über Training und Fine-Tuning von Modellen (z. B. LLMs) bis hin zu Trigger-Systemen für kontinuierliches Re-Training, Bereitstellung von Modellen als Services und Monitoring; Planung, Aufbau und Administration von Betriebsplattformen (On-Premise oder Cloud) für GenAI- und ML-Anwendungen, basierend auf modernen Technologien wie Kubernetes oder modernen Container-Orchestrierungsansätzen – sowie Analyse und Optimierung bestehender Plattformen beim Kunden; Bereitstellung und Deployment von lokalen LLMs und Generative AI-Modellen auf der Plattform, einschließlich Integration von Tools und APIs für GenAI-Workflows und Anwendungen; Unterstützung der Data Scientists, Data Engineers und Machine Learning Engineers bei der Erstellung von Schnittstellen, Datenaufbereitung und Workflows; Partnerschaftliche Beratung unserer Kunden in allen Projektphasen: von der Anforderungsdefinition über die Konzeption bin hin zur Implementierung und erfolgreichen Produktivsetzung; Verantwortung für Qualität und Projekterfolg sowie aktive Mitarbeit an der Weiterentwicklung unseres Beratungsportfolios, insbesondere im Bereich GenAI und LLM-Infrastrukturen; Beratung heißt Flexibilität: Dein Projekteinsatz richtet sich nach unseren Kunden und deiner Projektsituation – du arbeitest deutschlandweit in unseren Offices, beim Kunden vor Ort und von zu Hause

Anforderungen

Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Mathematik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen oder eines vergleichbaren Studiengangs, idealerweise mit Schwerpunkten in Machine Learning, Künstlicher Intelligenz oder Cloud-Technologien; Sehr gute Kenntnisse und mehrjährige Berufserfahrung in container-basierten Architekturen (z. B. Docker) sowie Plattformen wie Kubernetes oder Openshift, speziell im Kontext von Infrastruktur für GenAI und ML; Fundierte Kenntnisse und Erfahrung mit relevanten Tools und Frameworks für den ML- und GenAI-Lifecycle, wie Hugging Face, NVIDIA AI Enterprise, vLLM und LangChain, sowie Techniken für Training, Fine-Tuning (z. B. LoRA, Prompt-Tuning) und Deployment von Modellen; Kenntnisse und Erfahrung mit Cloud-Lösungen wie AWS, Azure, Google Cloud oder IBM Cloud, insbesondere im Bereich der Bereitstellung von ML- und GenAI-Anwendungen; Umfassende Erfahrung mit Automatisierungs- und Entwicklungstools, darunter Python, Skript-Werkzeugen (z.B. Ansible, Terraform), Software-Entwicklungstools (z.B. Git, Gitlab, Jenkins) und Betriebssystemen auf Linux-Basis; Adressatengerechte Kommunikation komplexer, technischer Sachverhalte und Erfahrung in großen IT-Landschaften und -Organisationen, idealerweise im Public Sector; Sehr gute Deutschkenntnisse (ab C1 Niveau) sowie Englischkenntnisse runden dein Profil ab