AI-Integration Engineer

Deine Rolle im Team

• 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.
• 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 Security-Teams.
• Verantwortung für das Modell-Lifecycle-Management: Freigabeprozesse, Drift-Erkennung, Re-Training und Versionierung von Modellen sowie Performanz- und Skalierungsoptimierung (z. B. Quantisierung, Pruning, Batch-/Streaming-Verarbeitung, Nutzung von GPUs).
• Übergeordnetes Management, Strukturierung und Moderation der Übergabepunkte zwischen KI-Teams, Business IT / Service-Clustern und Fachbereichen; Klärung und Dokumentation klarer Verantwortlichkeiten für Datenanbindung, Monitoring, Support und Lizenzierung.
• Prüfung und Unterstützung bei der produktiven Integrations- und Betriebsfähigkeit von Modellen und KI-Lösungen (u. a. Skalierung, Robustheit, Observability, Incident-/Change-Handling) sowie Mitverantwortung für Betrieb und Monitoring bestehender produktiver KI-Services.

Unser Angebot

• Halten Sie Arbeits- und Privatleben in Balance - mit unserem flexiblen Arbeitszeitsystem und partiell mobilem Arbeiten.
• Unser Manteltarifvertrag beinhaltet neben dem flexiblen Arbeiten eine 38 Stunden Woche.
• Wir bieten 30 Urlaubstage im Jahr. Zusätzlich sind Heiligabend und Silvester bei uns freie Tage.
• Onboarding, Fortbildungen, Feedback-Gespräche - wir fördern Ihren Einstieg und Ihre berufliche Entwicklung.
• Durch Kooperationen unterstützen wir Sie beim Thema Kinder-Betreuung. Zusätzlich steht Ihnen temporär ein Eltern-Kind-Büro zur Verfügung.
• An unseren Standorten ist für Stellplätze gesorgt. Natürlich auch für Fahrräder.
• Ein volles Monatsentgelt als Weihnachtsgeld gibt es für alle (anteilige Zahlung im Eintrittsjahr).
• Im Rahmen der betrieblichen Altersvorsorge finanziert Amprion Ihre Zusatzrente (Direktzusage). Zusätzlich können Sie selbst durch Entgeltumwandlung vorsorgen.
• Im Rahmen des Amprion Kapitalbeteiligungsprogramms können Sie durch den Erwerb von Genussrechten am Unternehmenserfolg teilhaben.
• An den großen Standorten Dortmund und Brauweiler gibt es eigene Kantinen. An anderen Standorten wird die Verpflegung bezuschusst.
• Profitieren Sie von verschiedenen Vorteilsangeboten diverser Marken und Shops.
• Wir helfen beim Gesundbleiben - mit Aktionen und Angeboten im Rahmen des Betrieblichen Gesundheitsmanagements (BGM), wie z.B. Firmenfitness.
• Arbeiten Sie flexibel - auch temporär von einem anderen Ort im Ausland.

Technologien und Skills

• Kubernetes
• Azure

Unsere Erwartungen an dich:

Qualifikationen

• Kenntnisse in Themen wie Monitoring/Observability, Logging, Performance-Optimierung, Security und Compliance im Kontext produktiver KI-Workloads; Bereitschaft, diese Themen im Austausch mit Fach- und Security-Teams weiter zu vertiefen.
• Eigenverantwortliche und strukturierte Arbeitsweise mit Blick für Qualität und Umsetzbarkeit, kombiniert mit Pragmatismus in der Lösungsfindung.

Erfahrung

• Mehrjährige Berufserfahrung (z. B. 3-5 Jahre) in der technischen Integration, dem Betrieb oder der Architektur von datengetriebenen bzw. (KI-)Lösungen in Unternehmensumgebungen; Erfahrung in komplexen Unternehmenslandschaften von Vorteil.
• Sehr gute Kenntnisse von Deployment-Standards und in Cloud- und Plattformtechnologien, bevorzugt Microsoft Azure (z. B. Azure ML, Kubernetes, Container-Orchestrierung, API-Management), sowie praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines und MLOps-Umgebungen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML Engineers, Softwareentwicklern, IT-Betrieb und Fachbereichen; Fähigkeit, technische Anforderungen und betriebliche Notwendigkeiten adressatengerecht zu vermitteln.

Ausbildung

• Abgeschlossenes Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs oder eine gleichwertige, in der Praxis erworbene Qualifikation im Bereich Software-, Daten- oder Cloud-/KI-Engineering.