Senior Anwendungsarchitekt – KI / Machine Learning (Python) (m/w/d)

Projektrahmen:
Start: 11/2025
Laufzeit: 6 Monate+
Auslastung: 100% (3-4 Tage/Woche)
Einsatzort: Nürnberg (60h) / remote (600h)
Voraussetzung: Bereitschaft zur SÜ2

Projektbeschreibung:
Für ein Kundenprojekt suchen wir eine erfahrene Persönlichkeit als Senior Architekt (m/w/d) im Bereich Anwendungsarchitektur mit Schwerpunkt Python und Machine Learning.
Der Fokus des Projekts liegt auf der Konzeption, Entwicklung und Implementierung einer skalierbaren KI-Plattform in einer komplexen IT- und DWH-Landschaft des öffentlichen Sektors. Ziel ist der Aufbau, die Automatisierung und das Monitoring von Machine-Learning-Pipelines, die sowohl Test- als auch Produktivumgebungen umfassen. Dabei übernehmen Sie die technische Gesamtverantwortung für die Architektur der ML-Plattform und agieren als Schnittstelle zwischen Data Scientists, Entwicklern und weiteren technischen Stakeholdern.

Tätigkeiten:

• Konzeption und Aufbau von Machine-Learning-Pipelines in Python zur Unterstützung von Testing- und Produktiv-Deployments von Modellen

• Erstellung und Pflege von Monitoring-Dashboards für produktive ML-Pipelines

• Versionierung und Koordination von Modellupdates, inklusive Abstimmung zu Änderungen an Schnittstellen mit relevanten Stakeholdern

• Architekturdesign und technische Beratung zur Integration der ML-Komponenten in eine bestehende IT- und DWH-Landschaft

• Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen innerhalb der Plattform

• Dokumentation und kontinuierliche Optimierung der bestehenden ML-Infrastruktur

Qualifikationen:

• Mehrjährige Erfahrung als Architekt im Bereich Anwendungs- oder Datenarchitektur, idealerweise mit Fokus auf Machine Learning / KI-Plattformen

• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung im Aufbau von ML-Workflows (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MLflow oder ähnliche Tools)

• Fundiertes Verständnis von KI-spezifischen Architekturen, insbesondere in Bezug auf:

  • Sicherheitsaspekte und Data-Governance

  • Hardware-Anforderungen im Data-Science-Umfeld

  • Schnittstellen zu Datenbanken, Batch- und Streaminglösungen

  • Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes/K8s)

• Nachweisbare praktische Erfahrung bei der Bereitstellung von KI-Lösungen auf on-premises Plattformen, vorzugsweise basierend auf Open-Source-Komponenten

• Erfahrung mit den Sicherheits- und Datenschutzanforderungen in der öffentlichen Verwaltung (z. B. BSI-konforme Systeme)

• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, analytisches Denken und Erfahrung in der technischen Abstimmung mit interdisziplinären Teams