Deine Mission & Herausforderungen
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Du leitest das Design und die Weiterentwicklung der Cloud‑Architektur für die NEURAGym Physical AI Training Platform – das System, das reale Roboterinteraktionen in trainierte AI‑Modelle verwandelt.
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Dabei übernimmst du die technische Gesamtverantwortung: von Domain‑Modelling und Servicedesign über Infrastruktur und Operations bis hin zur langfristigen Plattformstrategie.
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Du arbeitest eng mit den Software Engineers im Team zusammen und gibst technische Orientierung.
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Du setzt Architekturstandards, triffst die schwierigen Designentscheidungen und stellst sicher, dass die Plattform skalierbar, wartbar und zukunftssicher bleibt.
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Verantwortung für die End‑to‑End‑Cloud‑Architektur von NEURAGym – von der Datenaufnahme am Gym‑Edge über Processing‑Pipelines bis hin zu Model‑Training und Deployment.
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Design und Weiterentwicklung domänengetriebener, eigenständiger Services auf AWS – mit klarem Fokus auf Serverless und Managed Services.
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Treffen zentraler Architekturentscheidungen über Service-Grenzen hinweg: API‑Design, Event‑Driven‑Flows, Storage‑Strategien und Konsistenzmodelle.
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Setzen und Durchsetzen von Standards für IaC, CI/CD, Observability und Security im gesamten Team.
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Übersetzen von Produkt‑ und AI‑Anforderungen in konkrete, umsetzbare Architekturdesigns – in enger Zusammenarbeit mit Product, ML‑ und Robotik‑Teams.
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Technische Schulden früh erkennen und aktiv managen, damit die Plattform angesichts wachsender Anforderungen evolvierbar bleibt.
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Mentoring für Software Engineers und Ankerrolle für das Physical AI Platform Engineering Team.
Auf was können wir uns freuen
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8+ Jahre Erfahrung im Design und Betrieb moderner Cloud‑Systeme, davon mind. 3 Jahre als Cloud Architect oder Principal Engineer.
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Tiefe AWS‑Expertise, insbesondere mit Serverless‑ und Managed‑Services‑Architekturen.
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Fundiertes Verständnis von Domain‑Driven Design (DDD), Self‑Contained Systems (SCS) und serviceorientierten Architekturprinzipien.
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Starkes Know‑how in Event‑Driven Architecture, Data‑Pipelines und asynchronen Verarbeitungssystemen im großen Maßstab.
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Erfahrung mit IaC (AWS CDK bevorzugt, Terraform ebenfalls relevant).
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Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in TypeScript und Python – du kannst nicht nur Diagramme zeichnen, sondern auch implementieren.
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Erfahrung im Design von Datenplattformen oder ML‑Infrastruktur ist ein großes Plus; Erfahrung mit MLOps‑Toolchains ist ebenfalls wertvoll.
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Nachgewiesene technische Führungsstärke: Standards setzen, Engineers leiten, Architekturentscheidungen teamübergreifend steuern.
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Sehr gute Englischkenntnisse; Fähigkeit, Architekturentscheidungen verständlich zu erklären – auch für Nicht‑Techniker. Deutsch ist ein Plus.
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