LLMOps-Infrastruktur: Du entwirfst und betreibst stabile Pipelines für das Deployment, das Monitoring und das Tracing von LLMs (z. B. mit LangSmith oder Arize Phoenix).
- ️ Inferenz-Optimierung: Du optimierst die Performance und Latenz von Modellen in der Produktion durch Techniken wie Quantisierung.
- ️ Enterprise Cloud Integration: Du bindest Cloud-AI-Dienste (wie Azure OpenAI Service oder AWS Bedrock) nahtlos an bestehende Enterprise-Infrastrukturen an.
️ AI FinOps: Du überwachst und optimierst die Token-Verbräuche und Cloud-Infrastrukturkosten (Cost Optimization).
Automatisierung: Du schreibst „Infrastructure as Code“ (z. B. via Terraform), um KI-Umgebungen automatisiert und reproduzierbar aufzusetzen.
Schnittstellen-Brücke: Du bist das Bindeglied zwischen den AI-Software-Entwicklern und dem klassischen IT-Betrieb der Kunden.
