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Ai-integration engineer (w/m/d) - system engineering / admin, ingenieur

Arnsberg
Bebee, Amprion GmbH
Ingenieur
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 6 Std.
Beschreibung

Wir suchen Sie zum nächstmöglichen Zeitpunkt als AI-Integration Engineer (w/m/d). Standort: Dortmund Funktionsbereich: Informationssysteme/Telekommunikation Vertragsart: Unbefristet Amprion verbindet. Unser Übertragungsnetz transportiert Strom für 29 Millionen Menschen in einem Gebiet von der Nordsee bis zu den Alpen. Dort wird ein Drittel der deutschen Wirtschaftsleistung erzeugt. Unsere Leitungen sind Lebensadern der Gesellschaft. Wir halten unser Netz stabil und sicher – und bereiten den Weg für die Energiewende: Wir bauen unser Netz aus und arbeiten an neuen Ideen für ein klimaverträgliches, sicheres und effizientes Energiesystem. Der AI-Integration Engineer übernimmt eine zentrale Rolle für die technische und organisatorische Überführung von KI-Lösungen aus MVP- und Delivery-Phasen in einen stabilen, produktiven Betrieb. In dieser Funktion Definition infrastrukturnaher Standards für Deployment, Integration und Betrieb, Aufbau der Brücke zwischen ML Engineers / Data Scientists, Business IT / Service-Clustern, KI-Governance sowie Plattform- und Infrastrukturfunktionen und Beitrag dazu, dass Produktivsetzung, Monitoring und Lifecycle-Management von Beginn an mitgedacht und nach Produktivsetzung kontinuierlich gesteuert werden. IHRE AUFGABEN Strategische und operative Gestaltung der Anforderungen und Standards für Produktivsetzung, Betriebsübernahme und Skalierung von KI-Lösungen aller KI-Einheiten bei Amprion – unter Berücksichtigung der geltenden EU-AI-Act-Vorgaben, beginnend bereits in der PoC-/MVP-Phase Definition von Vorgehen und technischen Rahmenbedingungen für die Produktivsetzung von KI-Lösungen innerhalb und außerhalb von Azure (z. B. Architektur-Patterns, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle) Konzeption und Weiterentwicklung von Deployment-Standards, CI/CD-Pipelines, Referenzarchitekturen sowie technischen Rahmenbedingungen für MLOps (inkl. Azure ML) in enger Abstimmung mit Plattform-, Infrastruktur- und

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