DEINE ROLLE
* AI-Plattformbetrieb : Eine zentrale AI-Plattform auf AWS entwickelst, integrierst und betreibst du, sodass AI-Anwendungen im Versicherungskontext zuverlässig, sicher und auditierbar produktiv genutzt werden können und sowohl Standard-LLMs als auch spezialisierte Modelle in Produkte und Prozesse integriert werden.
* Backbone-Komponenten: Die notwendigen Plattformkomponenten für einen AI Backbone auf AWS baust du auf, betreibst diese und implementierst Infrastruktur für Tuning, Anpassung und Betrieb spezifischer LLMs.
* LLM-Integration & Mandantentrennung: Standard-LLMs von Claude, OpenAI oder vergleichbare Services integrierst du in eine sichere und standardisierte Plattformarchitektur und setzt technische Maßnahmen zur Mandantentrennung bei Tuning, Datenhaltung, Zugriff und Ausführung um.
* Context Layer & Tooling: Du entwickelst und betreibst mandantenbezogene Context Layer zur sicheren und performanten Bereitstellung relevanter Kontexte für AI-Anwendungen und stellst notwendige Toolings für AI Engineers bereit, die du in der produktiven Nutzung unterstützt.
* Governance & Automatisierung: Lösungen für Governance, Logging, Metering, Observability und Kostenkontrolle der AI-Nutzung implementierst du und automatisierst Aufbau, Deployment und Betrieb der Plattform mit Infrastructure as Code und CI/CD, um Stabilität, Sicherheit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.
* Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit ArchitektInnen, Security- und Produktteams zusammen und sorgst dafür, dass LLMs, AI-Services und mandantenfähige Context Layer sicher, skalierbar und effizient bereitgestellt werden.
DEIN PROFIL
* Berufserfahrung: Erfahrung als Cloud Engineer, Platform Engineer, DevOps Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle hast du bereits gesammelt und du arbeitest gerne hands-on, strukturiert und mit hoher technischer Sorgfalt.
* Cloud- & Betriebs-Know-how: Mit AWS und cloud-nativen Betriebsmodellen kennst du dich aus und du bringst praktische Erfahrung im Infrastrukturaufbau, in der Automatisierung und im Betrieb verteilter Systeme mit.
* Plattformtechnologien: Du verfügst über Know-how in mehreren der folgenden Themen: Container- und Plattformtechnologien, Infrastructure as Code, CI/CD, Monitoring und Observability, Security und Identity Management sowie Datenplattformen oder AI-nahe Infrastrukturen.
* AI- & LLM-Erfahrung: Du hast praktische Erfahrung mit LLMs, GenAI und dem produktiven Betrieb AI-naher Plattformen; idealerweise kennst du RAG-Architekturen, Vektordatenbanken, Context-Management und die Anbindung externer AI-Modelle oder Model-Provider.
* Regulatorik & Governance: Du verstehst Anforderungen aus regulierten Umfeldern – zum Beispiel im Versicherungsbereich – oder bist motiviert, dich darin einzuarbeiten und bringst im besten Fall Erfahrung mit Mandantenfähigkeit, Security-by-Design, Governance-Anforderungen sowie Kostenoptimierung und verbrauchsabhängigen Plattformmodellen mit.
* Sprachkenntnisse: Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Level) sowie über gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.