Azure AI & Plattform Engineer
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HeidelbergFrontend Software Engineer
Schwerpunkt: KI-Plattform-Entwicklung, Azure-Plattform und DevOps
Du entwickelst und betreibst sichere, skalierbare KI-Lösungen auf dem Microsoft Azure AI Stack. Du verbindest Sprachmodelle, Wissen, Systeme und Prozesse zu einer belastbaren AI-Plattform. Neben der KI-Konfiguration baust Du die Azure-Infrastruktur und eine durchgängige Entwicklungs- und Deployment-Pipeline auf.
Custom AI Solutions
Du implementierst KI-Anwendungen mit Azure OpenAI, Azure AI Foundry und Azure AI Search: RAG/Knowledge Retrieval, Document Intelligence, LLM-Prozessautomatisierung sowie Tool- und API-Integrationen. Du bindest interne Datenquellen an, prüfst Ergebnisse und integrierst KI-Anwendungen und Agenten in digitale Produkte.
Agentische Systeme
Du entwickelst Architekturen für die kontrollierte Zusammenarbeit von Agenten, Tools und Datenquellen. Semantic Kernel, AutoGen, LangGraph oder MCP setzt Du nach Wartbarkeit, Sicherheit und Produktnutzen ein. Du definierst Berechtigungen und gestaltest Abläufe testbar, überwachbar und nachvollziehbar.
Azure-Plattform, Hosting und Integration
Du baust Azure-Ressourcen auf und betreibst Webanwendungen, APIs und KI-Services, etwa mit App Services, Functions oder Container Apps. Du verantwortest Systemanbindungen, Authentifizierung, Rollen, sichere Zugriffe sowie Secret- und Konfigurationsmanagement. Monitoring, Logging, Fehleranalyse, Skalierung und Kostenoptimierung gehören dazu.
Entwicklungs- und Deployment-Pipeline / Azure DevOps
Du richtest Azure DevOps mit Azure Repos und Azure Pipelines oder GitHub mit GitHub Actions selbst ein – vom Repository bis zum Produktivrelease:
Git-Repositories, Branching, Pull Requests, Code-Reviews und Branch-Schutzregeln; Versionierung von Code, Infrastruktur, Pipelines und Prompts.
Dev → Test/Staging → Prod mit getrennten Ressourcen, Rechten und Konfigurationen; passende Testdaten für Dev und Test/Staging.
YAML-basierte CI/CD-Pipelines für Builds, Tests, Sicherheitsprüfungen und versionierte Release-Artefakte.
Automatisierte Dev-Deployments, geregelte Releases nach Test/Staging und Prod, Qualitätsprüfungen, Funktionstests und Freigaben.
Reproduzierbare Infrastruktur mit Bicep oder Terraform; sichere Service-Verbindungen, Identitäten und Secrets, etwa über Azure Key Vault.
Release- und Rollback-Verfahren sowie Dokumentation und Übergabe von Repositories, Umgebungen, Pipelines und Betriebsabläufen.
Frontend-Integration
Du integrierst KI-Lösungen mit unseren Partnern in Websites und Anwendungen. Kleinere Anpassungen an Chat-, Voice- oder Agenten-Oberflächen sind wünschenswert. Dies ist keine reine Frontend-Rolle; wichtig ist eine zuverlässige, optisch stimmige Integration.
LLMOps und produktiver Betrieb
Du verantwortest Modellauswahl, Prompt Management, Versionierung, Evaluation, Observability, Qualitäts- und Regressionstests sowie Antwortzeiten, Skalierung und Kosten. Änderungen an Code, Prompts, Modellen und Konfigurationen werden vor produktiver Freigabe geprüft.
DEIN PROFIL
Berufserfahrung
Du bringst mindestens ein Jahr Erfahrung mit Azure-AI- oder LLM-Anwendungen mit und hast idealerweise produktive KI-Systeme oder Plattformen entwickelt oder betrieben. Azure-Umgebungen und CI/CD-Pipelines kannst Du mitkonzipieren, implementieren und dokumentiert übergeben.
Azure AI Stack und Plattformkenntnisse
Du hast praktische Erfahrung mit dem genannten Azure AI Stack und den Hosting-Diensten. Du kannst Ressourcen, Zugriffsrechte und Konfigurationen einrichten und verstehst APIs, Datenquellen, Identitäten, Secrets und Monitoring.
DevOps, Git und Infrastructure-as-Code
Du hast Deployment-Pipelines oder wesentliche Teile eigenverantwortlich aufgebaut. Du beherrschst Azure DevOps oder GitHub Actions sowie Git-Workflows, YAML-Pipelines, Artefaktverwaltung, getrennte Umgebungen, Bicep oder Terraform, Freigaben und Rollbacks.
Technische Expertise
Du hast solide Kenntnisse in Python, JavaScript/TypeScript und/oder C#/.NET und verstehst APIs, Authentifizierung, Datenflüsse und Systemintegration.
Wünschenswerte Frontend-Kenntnisse
Von Vorteil sind Kenntnisse in HTML, CSS, JavaScript/TypeScript und etwa React, Next.js oder Vue. Idealerweise passt Du Layout, Styling und responsive Darstellung an und bindest APIs und KI-Oberflächen ein.
LLMOps und agentische Kompetenz
Du kennst Prompt-Stabilität, Halluzinationen, Grounding, Evaluation, Regressionen, Modellveränderungen und Kostenkontrolle. Du entwickelst oder orchestrierst KI-Agenten und bindest Tools kontrolliert ein. MCP-Erfahrung ist von Vorteil.
Responsible AI und Governance
Du verstehst KI-Risiken und Schutzmaßnahmen sowie Grundlagen von DSGVO, EU AI Act, Informationssicherheit und AI Governance.
Arbeitsweise und Sprachkenntnisse
Du arbeitest pragmatisch und eigenverantwortlich, machst Risiken transparent. Dokumentation, Wissenstransfer und Übergabe gehören dazu. Du sprichst Deutsch und Englisch.
