Unternehmensbeschreibung
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.
Stellenbeschreibung
- Du konzipierst, baust und entwickelst Use-Case-spezifische Produktivsysteme sowie GenAI-/ML-Ops-fähige Infrastrukturen weiter, um KI-Anwendungen effizient, skalierbar und sicher produktiv zu setzen.
- Du arbeitest eng mit GenAI Developers, Data Scientists, ML Ops Engineers und Data Engineers zusammen und berätst hinsichtlich technischer Voraussetzungen für erfolgreiche fachliche Use Cases.
- Du wählst geeignete Architekturkomponenten, Systeme und Tools aus, integrierst sie und stellst sicher, dass sie den technischen und strategischen Anforderungen des Projekts entsprechen.
- Du entwickelst Architektur- und Entwicklungsvorgaben sowie Betriebskonzepte für AI-Produktivsysteme und übernimmst die technische Anleitung der Projektteams.
- Du berätst unsere Kunden von der Anforderungsdefinition über die Konzeption bis zur Umsetzung und sorgst dafür, dass Lösungen technisch fundiert und praxisnah realisiert werden.
- Du verantwortest Qualität und Projekterfolg und bringst dich aktiv in die Weiterentwicklung unseres Beratungsportfolios ein.
- Dein Projekteinsatz richtet sich nach unseren Kunden und der Projektsituation und beinhaltet sowohl hybrides Arbeiten als auch den Einsatz vor Ort.
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Mehrjährige Erfahrung darin, Kundenanforderungen in tragfähige Architekturkonzepte zu übersetzen, idealerweise im Kontext von AI.
- Umfangreiche Praxiserfahrung in der Produktivsetzung von AI-Lösungen mit Container-Orchestrierung und Microservices-Architekturen.
- Sehr gute Kenntnisse technischer, infrastruktureller und datenbezogener Anforderungen von AI Use Cases.
- Praktische Erfahrung mit GenAI-/ML-Ops und CI/CD-Pipelines sowie Frameworks und Tools wie Kubeflow, Kubernetes, OpenShift, Jenkins, Terraform, Helm Charts, Kafka oder Nexus.
- Kenntnisse in Cloud-Technologien wie Azure sowie Erfahrung im Bereich Data Governance sind von Vorteil.
- Sehr gute Deutschkenntnisse auf mindestens C1-Niveau und gute Englischkenntnisse.
Zusätzliche Informationen
- Umfangreiche fachliche und methodische Trainings inklusive Zertifizierungen.
- Hybrides Arbeiten innerhalb Deutschlands und für einen begrenzten Zeitraum in definierten EU-Ländern.
- 30 Tage Urlaub sowie flexible Anpassung um bis zu fünf Tage.
- 50 Euro steuerfreies monatliches Guthaben über die SpenditCard.
- Unterstützung bei zusätzlichem IT-Equipment.
- Firmenwagen, Dienstfahrrad per Gehaltsumwandlung und Bezuschussung des Deutschlandtickets.