(Enterprise) Platform Architect (76081)

Project overview

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

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.

• 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

Requirements

Projektdauer

31.12.2027, mit Option auf Verlängerung

• 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, z.B. 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 (z.B. 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 (z.B. Power Platform)