Data & AI Engineer; w​/m​/d

„Cloud ist deine Welt – egal ob AWS, Microsoft, Google oder SAP? Dann passt du zu uns! Bei Public Cloud Group (PCG) begleiten wir Unternehmen dabei, ihre IT-Landschaften in der Cloud modern, sicher und zukunftsfähig zu gestalten.

Fast 500 Cloud-Expert:innen an 21 Standorten innerhalb Europas sind schon Teil unseres Teams – und wir wachsen weiter. Hast du Lust, dein Know-how bei uns in PCG DACH einzubringen, in einem Team, das genau so Cloud-verrückt ist wie du?

Mehr darüber, wie die Arbeit bei uns aussieht, kannst du auf unserer Karriereseite erfahren.

Als Data & AI Consultant (w/m/d) in unserer Hyperscaler-agnostischen Data & AI Area bist du die strategische und gestaltende Kraft, um State-of-the-Art Machine Learning und Generative AI in die echte Business-Anwendung bei unseren Kunden zu bringen. Du bist weit mehr als eine technische Ressource:
Du begleitest zukunftsweisende AI-Initiativen als Trusted Advisor von der ersten kreativen Vision bis hin zur stabilen, skalierbaren Architektur.

In dieser Rolle nutzt du deine Souveränität in modernen Cloud-Strukturen (AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure), um Managed AI-Dienste wie Vertex AI, AWS Bedrock oder Azure AI Foundry geschickt zu orchestrieren. Du entwickelst intelligente Agentic Workflows, integrierst Sprachmodelle (LLMs) und baust durchdachte RAG-Architekturen auf. Dein Ziel ist es, technologische Innovationen mit exzellentem Consulting und Engineering-Exzellenz zu verbinden, um messbare Mehrwerte zu schaffen und die Business-Ziele unserer Kunden Wirklichkeit werden zu lassen.

• Ganzheitliche Begleitung & Beratung: Als fachliche Vertrauensperson begleitest du unsere Kunden von der ersten strategischen Ideation (PoC) bis zum erfolgreichen produktiven Rollout ihrer AI-Anwendungsfälle.

• Mitgestaltung zukunftsweisender AI-Lösungen: Du verantwortest das Design und die Konzeption moderner Machine-Learning-Lösungen, um komplexe geschäftliche Herausforderungen unserer Kunden nachhaltig zu lösen.

• Aufbau intelligenter GenAI-Strukturen: Du berätst zu innovativen Generative AI Lösungen sowie RAG-Architekturen und begleitest den Aufbau moderner Agentic Tools direkt beim Kunden.

• Orchestrierung moderner Cloud-AI-Dienste: Souverän nutzt und vernetzt du die AI-Services führender Hyperscaler wie Google Vertex AI und Azure AI Foundry, um technologische Potenziale voll auszuschöpfen.

• Brückenschlag zur Produktion (MLOps): Du entwickelst ML-Modelle nicht nur, sondern sicherst durch professionelles Consulting und Engineering deren reibungslose Einbindung in echte Produktivsysteme.

• Impulsgeber:in für technologische Trends: Du hast den AI-Markt im Blick, evaluierst neue Technologien mit Neugier und entwickelst unsere "Data & AI Area" durch deine Impulse aktiv weiter.

• Fundierte Consulting
  - Erfahrung:
  
  Du blickst auf einige Jahre Erfahrung im IT-Projektgeschäft zurück, in denen du dich intensiv mit Machine Learning, AI und moderner Datenverarbeitung auseinandergesetzt hast.

• Kommunikationsstärke: Es bereitet dir Freude, komplexe AI-Konzepte verständlich zu vermitteln und unsere Kunden bei ihren strategischen Entscheidungen sicher zu begleiten.

• Sicherheit in Cloud-Umgebungen: Du fühlst dich in mindestens einem der drei großen Hyperscaler (AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure) zu Hause und weißt, wie man deren Potenziale nutzt.

• Routine in Python & Frameworks: Du beherrschst Python sicher und bringst praktische Erfahrung mit gängigen ML/AI-Frameworks in unsere Kundenprojekte ein.

• Praxis mit AI-Ecosystemen: Du hast bereits aktiv mit Plattformen wie Vertex AI, AWS Bedrock oder Azure AI Foundry gearbeitet und Lösungen darin umgesetzt.

• Begeisterung für GenAI: Du bringst Hands-on-Erfahrung mit LLMs und Prompt Engineering mit und hast bereits erste Agentic Workflows (z.
  
  B. via Lang Chain oder Llama Index) gestaltet.

• Ganzheitliches Architekturverständnis: Du verstehst die Grundlagen der API-Entwicklung und Cloud-Architekturen, um AI-Modelle nahtlos und stabil in bestehende Kundensysteme zu integrieren.

• Data Engineering Grundlagen: Idealerweise hast du ein solides Fundament in SQL oder modernen Data Warehouses (z.
  
  B. Big Query,…