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Assess customer processes and AI use cases, then design, integrate, and launch AI solutions such as LLM, RAG, agentic AI, and automation systems in cloud or on-premises environments. Advise customers and their IT teams on architecture, data, security, operations, and roadmaps, and share project learnings through internal products, frameworks, and training sessions.
Vom ersten Workshop bis zum Go-live: Du bringst KI im Mittelstand in Produktion.
Bei uns schreibst Du keine Strategiepapiere für die Schublade. Du sitzt mit den Menschen zusammen, deren Arbeit sich durch Deine Lösung verändert, und bleibst, bis sie läuft.
Als KI-Engineer im Kundeneinsatz bist Du die technische Instanz in unseren Projekten bei mittelständischen Unternehmen. Du verstehst die Prozesse vor Ort, entwirfst die Architektur, passt unsere Standardprodukte an und integrierst sie in die Systemlandschaft des Kunden, bis die Lösung produktiv läuft. Weil Du technisch weißt, wovon Du sprichst, berätst Du auf Augenhöhe, von der Fachabteilung bis zur Geschäftsführung
Vor Ort verstehen: Mit Fachabteilung und IT herausfinden, wo Zeit verloren geht und welche Daten wo liegen
Bewerten: Use Cases auf Machbarkeit, Datenlage, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren
Umsetzen: Architektur, Integration und Inbetriebnahme von KI-Lösungen (LLMs, RAG, Agentic AI, Automatisierung), in der Cloud oder lokal
Mit der Kunden-IT: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit und Betrieb gemeinsam klären
Beraten: Kunden bis in die Geschäftsführung fundiert begleiten, mit Roadmaps, die technisch tragen
Weitergeben: Erkenntnisse in unsere Frameworks und Produkte zurückspielen; Live-Sessions in unserer KI-Ausbildung und im KI-Business-Coaching
Du eine Zertifizierung ohne Track Record hast,
Du lieber Strategien entwickelst, als selbst Hand an Systeme zu legen,
Du noch kein KI-System selbst gebaut hast, das Du zeigen kannst.
Studium im MINT-Bereich oder ein vergleichbar tiefer technischer Werdegang
Ein KI-System, das Du selbst gebaut hast und zeigen kannst, z. B. eine RAG-Pipeline, einen Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung
Fundiertes Verständnis von LLMs, Retrieval und Agentic AI, Cloud und lokalem Betrieb, inklusive der Grenzen
Sicherer Umgang mit Code (z. B. Python), APIs und Datenanbindung
3+ Jahre Berufserfahrung in technischer Umsetzung; Kundenkontakt oder Beratungserfahrung ist ein Plus
Freude an Workshops und daran, Technik verständlich zu erklären
Deutsch auf muttersprachlichem Niveau und gutes Englisch
Wohnsitz in Deutschland und Bereitschaft zu Kundenterminen vor Ort (üblicherweise 2–4 Tage im Monat im DACH-Raum)
Mandatsverantwortung ab dem ersten Projekt, ohne Layer über dir
Fachlicher Austausch mit der KI-Elite in Deutschland - in unserem Team bist du immer am Zahn der Zeit
Moderner Tech-Stack und Raum zur Vertestung
Sichtbarkeit als Experte über unsere KI-Business-Coaching-Community und TÜV-SÜD-Kooperation
Voll-remote möglich— Teamtage und Kundenworkshops vor Ort, üblicherweise 2-4 Tage/Monat im DACH-Raum
Direkter Draht zur Geschäftsführung, kurze Entscheidungswege
Marktgerechtes Gehalt bei schnellen Wachstumsmöglichkeiten
Schick uns Deinen Lebenslauf und bring uns Dein Projekt mit!
Beschriebe uns in 3–5 Sätzen das KI-Projekt, das du uns im Zweitgespräch gerne zeigen würdest: Was löst es, wie ist es aufgebaut, welchen Teil hast du selbst umgesetzt? Ein Link zu GitHub, Demo-Video o. Ä. ist willkommen.
Beruflich, privat oder Open Source – alles zählt, solange du es selbst umgesetzt hast.
Vertrauliche Kundenprojekte gern anonymisiert oder mit Beispieldaten
Wir freuen uns darauf, Dich und Dein Projekt kennenzulernen!
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