Aufgaben
-
Mitarbeit an strategisch relevanten Industrial-AI- und Cloud-Infrastrukturprojekten in einem regulierten Umfeld
-
Einbringung von Expertise entlang der Schnittstellen zwischen KI, Cloud, Industrie-IT und Plattformarchitekturen
-
Analyse und Strukturierung komplexer fachlicher und technischer Anforderungen im Bereich Industrial AI
-
Konzeptionelle Mitwirkung bei der Integration von KI-Lösungen in bestehende IT- und OT-Landschaften
-
Beratung zu Architektur , Betriebs und Governance-Modellen für KI-Systeme
-
Unterstützung bei der Auswahl, Bewertung und Einbettung von KI , Cloud und Plattformtechnologien
-
Berücksichtigung regulatorischer, sicherheitsrelevanter und organisatorischer Rahmenbedingungen (z.B. EU AI Act)
-
Zusammenarbeit mit internen Teams, Partnern und Technologieanbietern in komplexen Ökosystemen
-
Beitrag zur Weiterentwicklung von Lösungsansätzen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus
-
Adaptives Arbeiten in einem dynamischen Projektumfeld mit sich entwickelnden Aufgabenstellungen
-
KI Workloads müssen reproduzierbar, priorisierbar und regulatorisch erklärbar laufen
-
Erzielung einer besseren Produktionsfähigkeit von KI Workloads unter Sicherheits , Compliance und Skalierungsanforderungen
-
Stabile, auditierbare und wiederholbare Plattformzustände – ein Kernpunkt für Regulierung und Betrieb
-
Containerisierung von KI Trainingspipelines, Inferenz Services, Datenvorverarbeitungsjobs
-
Debugging von Container Startproblemen, GPU Bindings, Memory Limits
-
Entwicklung und Anpassung von Scheduling Logiken für KI Workloads (Training vs. Inferenz, GPU Sharing, Fair Use, Priorisierung)
-
Integration von SLURM basierten HPC Workloads in Kubernetes basierte Plattformen
- Entwicklung von Brücken Komponenten (z.B. API Layer, Operatoren) / Entwicklung von Ansible Playbooks / Entwicklung von APIs oder Self Service Interfaces
Profil
-
Erfahrung mit produktiven KI Anwendungsfällen über Proof of Concepts hinaus
-
Fähigkeit, fachliche Business-Anforderungen in tragfähige KI und IT Konzepte zu überführen
-
Kenntnisse industrieller IT /OT Landschaften und deren Integration (z.B. ERP, MES, PLM)
-
Verständnis für Cloud , Hybrid oder souveräne Cloud Architekturen, idealerweise auch HPC Umfelder
-
Grundlegende Kenntnisse zu KI Governance, Risiko und Compliance Aspekten
-
Vertrautheit mit MLOps , Trainings und Inferenzumgebungen (z.B. GPU basierte Plattformen)
-
Erfahrung im Umgang mit Datenmanagement, Datenvertrauen und Qualitätssicherung
-
Verständnis für regulatorische Rahmenbedingungen im KI Umfeld (z.B. EU AI Act – Rollen & Risikoklassen)
-
Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären und partnergetriebenen Setups
-
Hohe analytische Kompetenz, Abstraktionsfähigkeit und Bereitschaft, Aufgaben gemeinsam zu entwickeln
-
Integration und Betrieb von High Performance Storage (z.B. Object, Parallel or Block Storage)
Benefits
- Mitarbeit an einem relevanten KI-Infrastrukturprojekt
