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