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Aufgabe Wir suchen für einen unserer Kunden (Enterprise) Platform Architekten für ein ganzes Managed Capacity Team. Das Ziel ist es eine übergreifende Architektur (weiter\\-)zu entwickeln. Dabei ist zu klären, welche Themen / Fähigkeiten übergreifend, welche spezifisch für gewisse AI\\-Einsatzgebiete sind und welche lokal (je Projekt / Anwendung) gelöst werden. Starke Faktoren für die Gestaltung der Architektur sind \\\* Sicherheit (Bedrohungen von aussen, von innen): Identität und Berechtigungen, Datenschutz und Datenklassifizierung. \\\* Regulatorik und Compliance, Nachvollziehbarkeit und Audit \\\* Enabling (AI Technologien einfach nutzbar machen, Self\\-Service, automatisierte Compliance) \\\* Kosten und Wirtschaftlichkeit \\\* Qualität und Verlässlichkeit, Betrieb und Resilienz \\\* Passung in die bestehende IT\\-Landschaft, Migrationsfähigkeit \\\* Integration und Interoperabilität Das Team arbeitet eng mit den verantwortlichen Stellen und Fachpersonen des Endkunden zusammen. Gesucht werden Personen mit ausgewiesener Erfahrung in der Konzeption und Weiterentwicklung komplexer Enterprise\\- und Plattformarchitekturen. Erwartet wird insbesondere die Fähigkeit, strategische Zielbilder in konkrete Architekturentscheidungen, Standards, Plattformfähigkeiten und umsetzbare Roadmaps zu überführen. Anforderungen \* Ausgewiesene Erfahrung mit AI\\-/GenAI\\-Architekturen in grossen Organisationen. \* Fundiertes Verständnis von LLMs, RAG, agentischen Systemen und Protokollen wie MCP oder A2A sowie ihren Risiken (Prompt Injection, Datenabfluss, Halluzinationen) \* Erfahrung mit Security\\-by\\-Design: Identity \\\& Access Management (auch für nicht\\-menschliche Identitäten und Agenten), Datenklassifizierung, Zero Trust \* Fähigkeit, komplexe Architektur für unterschiedliche Zielgruppen verständlich darzustellen, vom Management bis zum Entwicklungsteam \* Deutsch verhandlungssicher, Englisch gut \* Mindestens 2 Referenzen in der Konzeption oder Umsetzung von AI\\-Plattformen oder Shared Services, AI Gateway, Model Hub, Agent Runtime, Vector Stores, Knowledge Management \* Vertiefte Kenntnisse in Cloud und Container (Azure, AWS und/oder Kubernetes) sowie in API\\-Management \* Erfahrung mit Observability für AI: Tracing, Evaluation und Quality Monitoring, Kostenerfassung, Audit Trail ( OpenTelemetry, Langfuse oder Ähnliches) \* Erfahrung in der Spezifikation von Services und in der Evaluation von Produkten anhand strukturierter Kriterien \* Erfahrung in einer grossen, regulierten Organisation (öffentlicher Verkehr, Energie, Finanz, Verwaltung) \* Kenntnis von Frameworks und Standards wie TOGAF, ArchiMate, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP Top 10 for LLM \* Erfahrung mit MLOps/LLMOps sowie Testing und Freigabe von Modellen und Agenten (Evals, Red Teaming,Guardrails) \* Erfahrung mit Self\\-Service\\- und Platform\\-Engineering\\-Ansätzen (Developer Portal, Golden Paths) \* Erfahrung mit Citizen Development und Low\\-Code\\-Plattformen ( Power Platform) , mit Option auf Verlängerung AnsprechpartnerMichael Schwab, , \[ \](\< \>) j4id10473859jm j4it1145jm j4iy26jm



