Planung und Steuerung der Implementierung, Integration in komplexe Systemlandschaften und Aufbau stabiler MLOps/LLMOps‑Pipelines für automatisiertes Deployment, Monitoring, Observability und kontinuierliche Optimierung * Sicherstellung eines hochverfügbaren AI‑Betriebs durch Drift‑Monitoring, Prompt‑Optimierung, Guardrails, Security‑Härtung, Inferenz‑Performance‑Steuerung und SRE‑Level‑ * Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, AI, Wirtschaftsinformatik oder Ingenieurwesen oder Ingenieurwesen oder eine gleichwertige Qualifikation mit idealerweise mit ausgeprägten mathematischen, statistischen oder ökonometrischen Kompetenzen * Fundierte Kompetenz im AI‑Lifecycle‑Management: Modelltraining, Versionierung, Monitoring, Bias‑ und Drift‑Detektion sowie kontinuierliche Optimierung im produktiven Betrieb
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