Google cloud platform adminstration und Promtentwicklung
Budget: €36 – €0 EUR
Iob-Titel: Google Cloud Platform (GCP) Engineer – Vertex AI & Agent Builder Specialist
Projektbeschreibung:
Wir suchen einen hochqualifizierten GCP Engineer, um unsere Google Cloud Umgebung zu optimieren und hochperformante KI-Workflows auf Basis von Vertex AI zu implementieren. Ziel ist der Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur und die Entwicklung intelligenter Agenten, die komplexe Datenbestände analysieren und automatisierte Prozesse steuern.
Ihre Aufgabenbereiche:
1. GCP Infrastructure & Optimization:
Cloud Management: Strategische Konfiguration und Skalierung von GCP-Ressourcen für maximale Kosteneffizienz und Performance.
Data Storage: Aufbau und Verwaltung von Cloud Storage Strukturen zur Anbindung an KI-Modelle (Data Stores).
Security & IAM: Implementierung von Sicherheitsstandards und feinjustierten Zugriffsberechtigungen.
2. Vertex AI Studio & Agent Development:
Agent Builder: End-to-End Konfiguration von KI-Agenten (Search & Conversation).
Agent Designer: Erstellung komplexer Logiken und Workflow-Szenarien innerhalb der Agent-Umgebung.
Tool & API Integration: Entwicklung und Anbindung von Tools via OpenAPI-Spezifikationen zur Funktionserweiterung der Agenten.
RAG & Grounding: Verankerung der KI-Modelle in spezifischen Datenquellen (Retrieval Augmented Generation).
3. Advanced Prompt Engineering:
Prompt Design: Erstellung und Optimierung von System-Prompts für präzise, kontextbezogene Ergebnisse.
Model Tuning: Auswahl und Konfiguration der passenden Gemini-Modelle (Pro/Flash) je nach Anwendungsfall.
Anforderungen (Skills):
GCP Expertise: Tiefgreifende Erfahrung mit der Google Cloud Platform (Zertifizierungen wie Professional Cloud Architect oder ML Engineer bevorzugt).
Vertex AI Stack: Sicherer Umgang mit Vertex AI Studio, Agent Builder und Generative AI App Builder.
Integration: Erfahrung mit REST APIs, JSON und der Dokumentation von OpenAPI-Schnittstellen.
Coding: Fundierte Kenntnisse in Python für Cloud Functions oder Datenvorbereitung.
Analytisches Denken: Fähigkeit, komplexe Business-Logiken in technische KI-Workflows zu übersetzen.
Projektbeschreibung:
Wir suchen einen hochqualifizierten GCP Engineer, um unsere Google Cloud Umgebung zu optimieren und hochperformante KI-Workflows auf Basis von Vertex AI zu implementieren. Ziel ist der Aufbau einer skalierbaren Infrastruktur und die Entwicklung intelligenter Agenten, die komplexe Datenbestände analysieren und automatisierte Prozesse steuern.
Ihre Aufgabenbereiche:
1. GCP Infrastructure & Optimization:
Cloud Management: Strategische Konfiguration und Skalierung von GCP-Ressourcen für maximale Kosteneffizienz und Performance.
Data Storage: Aufbau und Verwaltung von Cloud Storage Strukturen zur Anbindung an KI-Modelle (Data Stores).
Security & IAM: Implementierung von Sicherheitsstandards und feinjustierten Zugriffsberechtigungen.
2. Vertex AI Studio & Agent Development:
Agent Builder: End-to-End Konfiguration von KI-Agenten (Search & Conversation).
Agent Designer: Erstellung komplexer Logiken und Workflow-Szenarien innerhalb der Agent-Umgebung.
Tool & API Integration: Entwicklung und Anbindung von Tools via OpenAPI-Spezifikationen zur Funktionserweiterung der Agenten.
RAG & Grounding: Verankerung der KI-Modelle in spezifischen Datenquellen (Retrieval Augmented Generation).
3. Advanced Prompt Engineering:
Prompt Design: Erstellung und Optimierung von System-Prompts für präzise, kontextbezogene Ergebnisse.
Model Tuning: Auswahl und Konfiguration der passenden Gemini-Modelle (Pro/Flash) je nach Anwendungsfall.
Anforderungen (Skills):
GCP Expertise: Tiefgreifende Erfahrung mit der Google Cloud Platform (Zertifizierungen wie Professional Cloud Architect oder ML Engineer bevorzugt).
Vertex AI Stack: Sicherer Umgang mit Vertex AI Studio, Agent Builder und Generative AI App Builder.
Integration: Erfahrung mit REST APIs, JSON und der Dokumentation von OpenAPI-Schnittstellen.
Coding: Fundierte Kenntnisse in Python für Cloud Functions oder Datenvorbereitung.
Analytisches Denken: Fähigkeit, komplexe Business-Logiken in technische KI-Workflows zu übersetzen.