Head of Cloud AI & Data Platform

Die Rekrutierung eines/einer Head of Cloud AI & Data Platform zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.
(Berichtet an den Chief Digital Officer oder den Chief Technology Officer)

Der/die Head of Cloud AI & Data Platform ist verantwortlich für Strategie, Konzeption und Betrieb einer einheitlichen Cloud-, AI- und Data-Plattform, die es dem Unternehmen ermöglicht, seine Datenbestände voll auszuschöpfen und Innovation durch künstliche Intelligenz zu beschleunigen. Die Rolle besteht darin, eine kohärente Vision für eine skalierbare, sichere und leistungsfähige Plattform zu definieren, die fortschrittliche Fähigkeiten in Analytics, Machine Learning und Automatisierung integriert. Die Person arbeitet eng mit den Teams aus Data, IT, Data Science und den Fachbereichen zusammen, um sicherzustellen, dass die Plattform den aktuellen und künftigen Anforderungen des Unternehmens entspricht und auf die strategischen Ziele ausgerichtet ist.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Strategie und Roadmap der Plattform definieren

  • Eine Gesamtvision für die Plattform erarbeiten, abgestimmt auf die geschäftlichen und technologischen Ziele des Unternehmens.
  • Eine technologische Roadmap definieren (Einführung neuer Cloud-Technologien, Integration generativer KI).
  • Technologien (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) nach Performance, Kosten und Skalierbarkeit bewerten und auswählen.
  • Mit der Geschäftsleitung zusammenarbeiten, um Investitionen und Initiativen nach ihrem Business-Impact zu priorisieren.

2. Die Plattform konzipieren und architektonisch gestalten

  • Die Gesamtarchitektur definieren, die Speicherung, Verarbeitung, Analytics und KI integriert.
  • Hybride oder Multi-Cloud-Lösungen architektonisch gestalten, um Flexibilität und Resilienz zu gewährleisten.
  • KI-/ML-Fähigkeiten integrieren (MLOps, Feature Stores, generative Modelle).
  • Skalierbarkeit und Performance sicherstellen, um Wachstum und Innovation zu begleiten.

3. Einführung und Betrieb verantworten

  • Die Umsetzung gemeinsam mit den Teams aus IT und Data Engineering steuern.
  • Deployments und Betrieb automatisieren (IaC, CI/CD, Monitoring).
  • Sicherheit und Compliance gewährleisten (Verschlüsselung, Zugriff, DSGVO, ISO 27001).
  • Kosten und Performance optimieren (Right-Sizing, Auto-Scaling, Ressourcenmanagement).

4. KI- und Data-Science-Fähigkeiten integrieren

  • Mit den Data Scientists zusammenarbeiten, um KI-/ML-Modelle zu integrieren.
  • MLOps-Pipelines entwickeln, um Deployment und Monitoring der Modelle zu automatisieren.
  • Den Zugriff auf Daten und Tools erleichtern (Notebooks, Testumgebungen, Kataloge).
  • Die Akzeptanz von KI in den Fachprozessen fördern (Automatisierung, Prognosen, Empfehlungen).

5. Governance und Datenqualität gewährleisten

  • Governance-Standards definieren (Metadaten, Lineage, Qualität).
  • Mit Data Governance zusammenarbeiten, um die regulatorische Konformität sicherzustellen.
  • Mechanismen zur Qualitätskontrolle einführen (Validierung, Bereinigung, Monitoring).
  • Architekturen und Prozesse dokumentieren, um Transparenz und Wartbarkeit sicherzustellen.

6. Teams zusammenbringen und Innovation fördern

  • Mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um deren Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen.
  • Eine Community of Practice rund um die Plattform aufbauen und begleiten (Workshops, Schulungen, Best Practices).
  • Innovationen (generative KI, Data Fabric, Lakehouse) beobachten und ihr Potenzial bewerten.
  • Den Impact der Plattform messen (Akzeptanz, Performance, ROI) und Verbesserungen vorschlagen.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Konzeption und Einführung einer einheitlichen Cloud-AI- & Data-Plattform auf AWS, die Analytics, Machine Learning und Automatisierung integriert, wodurch die Infrastrukturkosten um 25 % sanken und die Skalierbarkeit verbessert wurde.
  • Integration generativer KI-Modelle (LLMs), die es den Fachbereichen ermöglichen, automatisierte Insights zu generieren, und die Analysezeiten um 40 % verkürzten.
  • Migration eines Alt-Data-Warehouse zu Snowflake, wodurch die Abfrageperformance um 50 % stieg und die Integration mit Tableau / Power BI verbessert wurde.
  • Automatisierung der MLOps-Pipelines, wodurch die Zeit bis zur Produktivsetzung von ML-Modellen um 60 % sank.
  • Aufbau eines Datenkatalogs (Collibra), der in die Plattform integriert ist und die Nutzung der Daten durch die Fachanwender um 35 % steigerte.