Wir suchen einen erfahrenen Solution Architect mit praktischer Erfahrung bei der Konzeption und Implementierung von LangGraph-basierten KI-Lösungen, um die Architektur von unternehmensagentischen KI-Plattformen und -Anwendungen zu führen. Sie arbeiten mit den Stakeholdern von Unternehmen und Technologie zusammen, um hochwertige KI-Möglichkeiten zu identifizieren und in sichere, skalierbare und produktionsfähige Architekturen umzusetzen. Die Rolle verbindet KI-Architektur, Unternehmensintegration, Cloud-Engineering, agentische KI, Sicherheit, Governance und Stakeholderführung. Sie werden erwartet, dass Sie LangGraph auf praktischer Ebene verstehen und Architekturentscheidungen, Führungsteams und die Gewährleistung eines zuverlässigen Betriebs von KI-Lösungen im Unternehmensmaßstab herausfordern können. Anforderungen KI-Lösungsarchitektur • Führen Sie die Architektur und das Design von Enterprise-KI-Agenten und agentischen Workflow-Lösungen. • Design LangGraph-basierte Architekturen für Single-Agenten- und Multi-Agenten-Anwendungen. • Übersetzen Sie Business-Anforderungen, Prozesse, SLAs, Sicherheitsanforderungen und technische Einschränkungen in Lösungsarchitekturen.

• Bewertung von architektonischen Alternativen und Dokumentierung von wichtigen technischen Entscheidungen und Kompromissen. • Definition wiederverwendbarer Architekturmuster für agentische KI-Lösungen. Enterprise Agent Architecture • Designarchitekturen mit: • LLMs • LangGraph • RAG • Enterprise Data • APIs und Business Systems • Workflow-Engines • Human-Zulassungsprozesse • Observability • Sicherheit und Governance • Definieren Sie angemessene Grenzen zwischen KI-Reinigung und deterministischer Geschäftslogik.

• Design-State-Management, Persistenz, Wiederherstellung und langfristige Agenten-Workflows. • Bestimmen, wann Single-Agent, Multi-Agent oder konventionelle Anwendungsarchitekturen verwendet werden. Cloud- und Plattformarchitektur • Entwerfen skalierbarer AI-Anwendungsarchitekturen auf AWS, Azure oder GCP. • Definieren von Anforderungen an Rechen-, Netzwerk-, Speicher-, API-, Sicherheits- und Plattformanforderungen. • Designarchitekturen, die für industrielle Produktions-Workloads geeignet sind. • Bewerten von Cloud-Services und KI-Plattformfunktionen auf Basis von Leistung, Sicherheit, Skalierbarkeit und Kosten. • Arbeiten mit Plattform-Engineering und DevOps-Teams zur Festlegung von Bereitstellungsstandards. Integrationsarchitektur • Designintegration zwischen AI-Agenten und Unternehmensanwendungen, APIs, Datenbanken und SaaS-Plattformen. • Definieren von sicheren Mechanismen für Agenten-Toolzugriff und Business-System-Interaktionen. • Design-Authentifizierung, Autorisierung, Secrets-Management und Access-Control-Ansätze. • Sicherstellen von KI-gesteuerten Aktionen sind rückverfolgbar, auditiert und angemessen geregelt.

KI-Sicherheit und -Governance • Festlegung von Sicherheits- und Governance-Grundsätzen für KI-Agenten im Unternehmen • Adressrisiken einschließlich: • Prompt-Injektion • Datenleckagen • Unautorisierte Werkzeugnutzung • Übermäßige Agentenberechtigungen • Ungenaue oder unsichere Maßnahmen • Sensible Datenexposition • Definition geeigneter Human-in-the-Loop-Kontrollen. • Gewährleistung der Einhaltung von organisatorischen Sicherheits-, Datenschutz-, regulatorischen und verantwortungsbewussten AI-Anforderungen. KI-Bewertung und Observabilität • Definition von Architektur für die Überwachung und Überwachung von KI-Anwendungen.

• Erstellen Sie Ansätze zur Bewertung von Agentengenauigkeit, Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Aufgabenerfüllung. • Definieren Sie geeignete Protokollierung, Nachverfolgung, Metriken und Alarmierung. • Erstellen Sie operative Prozesse zur Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung von Produktionsagenten. Stakeholder und technische Führung • Arbeiten Sie direkt mit führenden Unternehmen und Technologieakteuren zusammen, um KI-Strategien und -Fahrpläne zu definieren. • Führen Sie Architekturworkshops und technische Designsitzungen. • Kommunizieren Sie komplexe KI-Konzepte und architektonische Kompromisse gegenüber technischen und nicht-technischen Zielgruppen. • Bieten Sie technische Leitung für KI-Ingenieure, Entwickler, Datenteams und Plattformingenieure. • Überprüfen Sie Lösungsdesigns und gewährleisten Sie die Ausrichtung auf Enterprise-Architekturstandards. • Mentor Engineering Teams und fördern Sie wiederverwendbare KI-Architekturmuster. Erforderliche Erfahrung • Bedürftige Erfahrung in der Lösungsarchitektur, Softwarearchitektur, KI-Architektur oder einer ähnlichen Rolle. • Hands-on-Erfahrung bei der Entwicklung und Bereitstellung von LangGraph-basierten KI-Anwendungen oder agentischen Workflows. • Ein starkes Verständnis für LLM-Anwendungsarchitekturen.

• Erfahrung mit Enterprise AI/ML-Lösungen in der Produktion. • Starkes Verständnis von RAG, Tool-Calling, Agent-Orchestrierung und Human-in-the-Loop-Mustern. • Starke Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud-Plattform: AWS, Azure oder GCP. • Starkes Verständnis von Unternehmensintegrationsmustern und APIs. • Erfahrung mit Sicherheit, Governance, Beobachtbarkeit und betrieblichen Anforderungen an Produktionssysteme.

• Starkes technisches Verständnis von Python und modernen Software-Engineering-Praktiken. Wunschhafte Erfahrung • LangChain / LangSmith • Multi-Agenten-Architekturen • Enterprise RAG-Plattformen • Vektordatenbanken • Kubernetes • Event-gesteuerte Architekturen • Microservices • Infrastruktur als Code • CI/CD • MLOps / LLMOps • KI-Sicherheit • Verantwortungsvolle KI • Großraumtransformation • Erfahrungserfahrungen bei der Arbeit mit Senior Client Stakeholdern Jobs in Deutschland finden bei Arbeitnow