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AI / ML Engineer (m/w)
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und hinterlasse deine Spuren in der europäischen IT-Branche. Unterstütze unsere Kunden auf ihrem Weg in die Cloud in den Bereichen Infrastruktur, Migration, Data und Sicherheit. Derzeit suchen wir eine/n AI Engineer (m/w) für unser Team in Deutschland. Aufgaben:Leitung der Implementierung und Erstellung von Tool-basierten Agenten, die mit APIs, Datenbanken und Wissens
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en interagieren. Leitung eines Teams von AI/ML-Engineer zur Implementierung von Multi-Agenten-Systemen. Aufbau persistenter Agentenspeicher
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e (Kurzzeit-, Langzeit- und episodischer Speicher). Implementierung fehlertoleranter Orchestrierung für Multi-Agent-Pipelines. Aufbau und Skalierung von Cloud-nativen Systemen (auf AWS, Azure oder GCP). Simulation und Testen von Multi-Agenten-Interaktionen hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit und emergenten Verhaltensweisen. Aufbau von Guardrail-Systemen mit Tools wie Guardrails AI, NeMo Guardrails oder benutzerdefinierten Validatoren. Einbettung von Compliance- und Observability-Hooks in jede Agenteninteraktion. Fähigkeiten:Kernkompetenzen in A I/ML: Fundierte Kenntnisse von Transformer-Architekturen, Attention-Mechanismen und LLM-Trainingspipelines. Agentisches Systemdesign: Verständnis von Agentenarchitekturen (z. B. ReAct, Reflexion, Voyager, AutoGPT, CrewAI, AutoGen). Vertrautheit mit Agent-Orchestrierungs-Frameworks (LangChain / LangGraph, Semantic Kernel, LlamaIndex, Swarm usw. ). Fundierte Kenntnisse von Multi-Agent-Kommunikationsprotokollen(z. B. MCP und A2A) – Nachrichtenübermittlung, Koordination und Verhandlungsstrategien. Entwurf hierarchischer Agenten: Planner-, Executor-, Verifier-, Critic- und Memory-Manager-Rolle. Fähigkeit, Autonomie und Kontrolle in Einklang zu bringen und „Human-in-the-Loop”-Governance-Mechanismen zu implementieren. AI-/ML-Engineering einschließlich MLOps/LLMOps: Praktische Erfahrung mit Versionskontrolle, CI/CD und Containerisierung (GitHub Actions, Docker, Kubernetes). CI/CD für ML: Modellregistrierung, Versionierung und Promotion (MLflow, Weights Biases). LLMOps: Prompt-Bewertung, Feedback-Schleifen, Token-Optimierung, Kostenüberwachung. Verständnis der kontinuierlichen Bereitstellung von Multi-Agent-Pipelines über Argo CD, GitOps oder Terraform. Observability für AI: Telemetrie zu Leistung, Latenz und Verhaltensabweichungen. Wissen, Kontext und Datenintegration: Integration von Vektordatenbanken für Speicher und Abruf. Entwurf von Pipelines für Retrieval-Augmented-Generation (RAG) mit dynamischer Kontexteinbindung. Vertrautheit mit Dokumentenladern, Chunking-Strategien und Einbettungsoptimierung. AI-Sicherheit, Schutzvorkehrungen und Governance: Verständnis von Prompt-Injektion, Datenexfiltration und Modellhalluzinationsschwachstellen. Erfahrung mit Sicherheitsschichten (Inhaltsfilter, Moderation, Bewertung von Modellausgaben). Vertrautheit mit Frameworks zur Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit. Entwurf ethischer und sicherer Frameworks für die Autonomie von Agenten (Rollenbeschränkungen, Prüfpfade). Wir ermutigen dich, dich zu bewerben, auch wenn du nicht alle Anforderungen erfüllst. Wir schätzen dein Wachstumspotenzial und deinen Enthusiasmus. Was bieten wir dir im Gegenzug. Ein individuelles Fortbildungsbudget und Übernahme von Prüfungsgebühren für PartnerzertifizierungenFlexible Arbeitszeiten und ein Remote-ArbeitsmodellLaptop und EquipmentLokales Paket, wie 30 Tage Urlaub, Rentenzuschuss, Qualitrain-Sport-Karte und vieles mehrBitte lese vor deiner Bewerbung unsere Datenschutzerklärung für Bewerber. Alle Bewerber müssen das Recht haben in Deutschland zu arbeiten. Über Nord
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, ein IBM-Unternehmen, ist in Europa führend in den Bereichen Cloud-Beratung, -Implementierung, -Anwendungsentwicklung, Managed Services und Schulung. Wir sind dreifach zertifiziert für Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon Web Services und werden von Gartner als “Visionär” für Public Cloud IT Services anerkannt. Mit zehn europäischen Niederlassungen und über 1100 Mitarbeitern sind wir für unsere innovativen Cloud-nativen Lösungen bekannt und haben bereits über 1000 erfolgreiche Cloud-Projekte durchgeführt. Erfahre mehr unter nord
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legt Wert auf Vielfalt und ist bestrebt, allen Bewerbern und Mitarbeitern Chancengleichheit zu bieten.
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und hinterlasse deine Spuren in der europäischen IT-Branche. Unterstütze unsere Kunden auf ihrem Weg in die Cloud in den Bereichen Infrastruktur, Migration, Data und Sicherheit. Derzeit suchen wir eine/n AI Engineer (m/w) für unser Team in Deutschland. Aufgaben:Leitung der Implementierung und Erstellung von Tool-basierten Agenten, die mit APIs, Datenbanken und Wissens
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en interagieren. Leitung eines Teams von AI/ML-Engineer zur Implementierung von Multi-Agenten-Systemen. Aufbau persistenter Agentenspeicher
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e (Kurzzeit-, Langzeit- und episodischer Speicher). Implementierung fehlertoleranter Orchestrierung für Multi-Agent-Pipelines. Aufbau und Skalierung von Cloud-nativen Systemen (auf AWS, Azure oder GCP). Simulation und Testen von Multi-Agenten-Interaktionen hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit und emergenten Verhaltensweisen. Aufbau von Guardrail-Systemen mit Tools wie Guardrails AI, NeMo Guardrails oder benutzerdefinierten Validatoren. Einbettung von Compliance- und Observability-Hooks in jede Agenteninteraktion. Fähigkeiten:Kernkompetenzen in A I/ML: Fundierte Kenntnisse von Transformer-Architekturen, Attention-Mechanismen und LLM-Trainingspipelines. Agentisches Systemdesign: Verständnis von Agentenarchitekturen (z. B. ReAct, Reflexion, Voyager, AutoGPT, CrewAI, AutoGen). Vertrautheit mit Agent-Orchestrierungs-Frameworks (LangChain / LangGraph, Semantic Kernel, LlamaIndex, Swarm usw. ). Fundierte Kenntnisse von Multi-Agent-Kommunikationsprotokollen(z. B. MCP und A2A) – Nachrichtenübermittlung, Koordination und Verhandlungsstrategien. Entwurf hierarchischer Agenten: Planner-, Executor-, Verifier-, Critic- und Memory-Manager-Rolle. Fähigkeit, Autonomie und Kontrolle in Einklang zu bringen und „Human-in-the-Loop”-Governance-Mechanismen zu implementieren. AI-/ML-Engineering einschließlich MLOps/LLMOps: Praktische Erfahrung mit Versionskontrolle, CI/CD und Containerisierung (GitHub Actions, Docker, Kubernetes). CI/CD für ML: Modellregistrierung, Versionierung und Promotion (MLflow, Weights Biases). LLMOps: Prompt-Bewertung, Feedback-Schleifen, Token-Optimierung, Kostenüberwachung. Verständnis der kontinuierlichen Bereitstellung von Multi-Agent-Pipelines über Argo CD, GitOps oder Terraform. Observability für AI: Telemetrie zu Leistung, Latenz und Verhaltensabweichungen. Wissen, Kontext und Datenintegration: Integration von Vektordatenbanken für Speicher und Abruf. Entwurf von Pipelines für Retrieval-Augmented-Generation (RAG) mit dynamischer Kontexteinbindung. Vertrautheit mit Dokumentenladern, Chunking-Strategien und Einbettungsoptimierung. AI-Sicherheit, Schutzvorkehrungen und Governance: Verständnis von Prompt-Injektion, Datenexfiltration und Modellhalluzinationsschwachstellen. Erfahrung mit Sicherheitsschichten (Inhaltsfilter, Moderation, Bewertung von Modellausgaben). Vertrautheit mit Frameworks zur Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit. Entwurf ethischer und sicherer Frameworks für die Autonomie von Agenten (Rollenbeschränkungen, Prüfpfade). Wir ermutigen dich, dich zu bewerben, auch wenn du nicht alle Anforderungen erfüllst. Wir schätzen dein Wachstumspotenzial und deinen Enthusiasmus. Was bieten wir dir im Gegenzug. Ein individuelles Fortbildungsbudget und Übernahme von Prüfungsgebühren für PartnerzertifizierungenFlexible Arbeitszeiten und ein Remote-ArbeitsmodellLaptop und EquipmentLokales Paket, wie 30 Tage Urlaub, Rentenzuschuss, Qualitrain-Sport-Karte und vieles mehrBitte lese vor deiner Bewerbung unsere Datenschutzerklärung für Bewerber. Alle Bewerber müssen das Recht haben in Deutschland zu arbeiten. Über Nord
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