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 * 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
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