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Die Stelle

Lead the design, optimization, and deployment of large-scale automation initiatives, leveraging LLMs and generative AI where appropriate.
Build scalable backend systems and ML-powered services as microservices in Python or Java, with emphasis on reliability and performance.
Architect AWS-based workflows, implement data-driven automation, and ensure cost-efficient infrastructure through automated deployment.
Collaborate with DevOps, data science, and data engineering to deliver distributed systems and robust MLOps pipelines (Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD).
Champion observability, monitoring, and AI safety evaluation, incorporating vector databases, retrieval workflows, and multi-modal LLM capabilities.
Participate in on-call rotations, disaster recovery planning, and incident response to sustain high service availability.

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