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Senior ai solution architect - cloud & innovation (m/w/d) - projektmanagement, system engineering / admin, ingenieur

Ulm
Wilken Software Group
Solution Architect
Inserat online seit: 12 Juni
Beschreibung

DEINE MISSION BEI UNS

* Ganzheitliche Entwicklung KI-gestützter Softwarelösungen
Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung und Optimierung aller Phasen der Softwareentwicklung – von der Anforderungsanalyse über die Architektur bis hin zur Produktivsetzung.
* KI-unterstützte Anforderungs- und Architekturarbeit
Analyse, Strukturierung und Priorisierung von Anforderungen sowie Entwicklung technischer Konzepte mithilfe moderner KI-Tools.
* Intelligente Codeentwicklung und Qualitätssicherung
Anwendung generativer KI zur automatisierten Codeerzeugung, Dokumentation, Testabdeckung und kontinuierlichen Codeoptimierung.
* Cloud-native Umsetzung skalierbarer KI-Anwendungen
Entwicklung und Betrieb containerisierter Anwendungen in modernen Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) mit Fokus auf MLOps, Automatisierung und Wiederverwendbarkeit.


DER TECH-STACK

* KI-gestützte Entwicklung & Architektur
Erfahrung mit generativer KI (z. B. GPT, GitHub Copilot, CodeWhisperer) zur Codegenerierung, Dokumentation, Testautomatisierung sowie zur Architekturunterstützung und Anforderungsanalyse (z. B. Jira + KI-Add-ons).
* Cloud-Plattformen
Fundierte Kenntnisse in AWS, Azure oder GCP, inklusive containerisierter Anwendungen (Docker, Kubernetes)
* MLOps & Toolchain
Umgang mit Tools wie MLflow, DVC oder Kubeflow für Modellmanagement und Operationalisierung sowie Cloud-native KI-Services wie AWS SageMaker, Azure ML oder Vertex AI.


DAS BRINGST DU MIT

* Erfahrung in der KI-gestützten Softwareentwicklung
Praktische Anwendung generativer KI zur Unterstützung von Code-Erstellung, Dokumentation und Architekturarbeit.
* Sichere Kenntnisse moderner Cloud-Plattformen
Entwicklung cloudbasierter Anwendungen (AWS, Azure oder GCP), idealerweise unter Nutzung KI-naher Dienste und Automatisierung.
* Erste Erfahrung im Bereich MLOps oder Modell-Operationalisierung
Umgang mit Tools wie MLflow, DVC oder Kubeflow zur Integration und Überwachung von KI-Modellen im Produktivbetrieb.
* Kenntnisse in KI-unterstütztem Anforderungs- und Qualitätsmanagement
Nutzung von KI zur Analyse von Anforderungen sowie zur automatisierten Testgenerierung, Codeanalyse und Review.

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