Azure AI Engineer - Agentic Systems (all genders)

DEINE ROLLE

• Azure AI Engineering: Du entwickelst auf dem Microsoft Azure AI Stack agentische Lösungen - von Wissensassistenten über autonome Multi-Agenten-Systeme bis zum verantwortungsvollen Betrieb produktiver KI-Anwendungen – für unsere Kunden. Du übersetzt KI-Potenziale in skalierbare, sichere und wirksame Lösungen und wirkst aktiv an unseren Referenzarchitekturen mit.
• Custom AI Solutions: Du konzipierst und implementierst maßgeschneiderte Lösungen auf dem Azure AI Stack - RAG-Systeme, Dokumentenintelligenz und LLM-gestützte Prozessautomatisierungen inklusive.
• Agentische Systeme: Du entwickelst Multi-Agenten-Architekturen mit modernen Frameworks wie Semantic Kernel, AutoGen oder LangGraph und integrierst Tools und Datenquellen über offene Standards wie MCP und A2A. Du arbeitest dabei selbst konsequent agentisch, mit spezialisierten Agenten entlang des AI-Engineering-Lifecycles, und etablierst Quality-Gates für agentengestützte Entwicklungs- und Betriebsprozesse.
• LLMOps & Deployment: Du verantwortest den produktiven Betrieb von KI-Anwendungen, von Modellauswahl, Prompt Management und Versioning bis zu Observability, Token-Kostenkontrolle und Skalierung.
• Responsible AI & Governance: Du verankerst Security, Datenschutz und Monitoring auf Basis der Microsoft Governance-Werkzeuge und stellst die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicher.
• Kundenberatung & Wissenstransfer: Du begleitest Kunden in Envisioning-Workshops wie „Agent in a Day", priorisierst Use Cases und entwickelst pragmatische Umsetzungsroadmaps. Im Team baust du Referenzarchitekturen und Asset-Bibliotheken weiter aus und stehst als Sparringspartner:in für technische Deep-Dives zur Verfügung.

DEIN PROFIL

• Berufserfahrung: Du hast mindestens fünf Jahre in der Softwareentwicklung, KI-Lösungsentwicklung oder technischen Beratung gearbeitet, davon mindestens ein Jahr mit konkretem Fokus auf Azure AI oder LLM-Anwendungen im produktiven Einsatz.
• Azure AI Stack: Du setzt Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry und Azure AI Search sicher ein und bringst fundierte Erfahrung mit Infrastructure-as-Code und CI/CD im Microsoft-Umfeld mit.
• Technische Expertise: Du hast Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Lösungen auf dem Microsoft AI-Stack mit und hast solide Kenntnisse in Python und/oder C#/.NET.
• LLMOps-Verständnis: Du kennst die typischen Herausforderungen produktiver KI-Systeme, von Inference Latency und Prompt Stability über Model Drift und Evaluation bis hin zur Kostenkontrolle.
• Agentische Kompetenz: Du bringst praktische Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung von KI-Agenten mit offenen Integrationsstandards wie MCP mit und kennst dich idealerweise auch bei der Einbindung von Agenten in den Entwicklungsprozess aus.
• Responsible AI & Governance: Du verstehst die Risiken generativer KI, kennst gängige Mitigationsstrategien und regulatorische Anforderungen (EU AI Act, DSGVO) und hast ein Gespür für Kostensensitivität beim KI-Einsatz.
• Sprachkenntnisse: Deine sehr guten Deutsch- und guten Englischkenntnisse ermöglichen dir eine sichere Kommunikation.