Architektur & Umsetzung: Design und Verantwortung vollständiger KI-Architekturen – von der Analyse über Implementierung, Integration und Optimierung. * End-to-End-Projektverantwortung: Gestaltung von Architekturen und Lösungen im direkten Kundenkontakt auf Ebene hochrangiger Fachentscheider. * Technologiekompetenz: Tiefe Expertise in KI/GenAI, Agentic AI, Machine Learning, Datenpipelines, skalierbaren Architekturen. * Portfolio-Entwicklung: Identifikation und Weiterentwicklung wiederverwendbarer Solution Assets, Referenzarchitekturen und Best Practices. * Tiefe Kenntnisse moderner Datenarchitekturen, Data Engineering und Cloud-KI-Plattformen (z. B. Databricks, Snowflake, MS Fabric) sowie mindestens einer Public Cloud (AWS, Azure, GCP, IONOS). * Erfahrung im Design und der Umsetzung modularer KI-Lösungen (Docker, Kubernetes).
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