Senior AI Solutions Engineer (m/w/d)- Beratung und Umsetzung im Mittelstand

• Projekte verantworten: Kundenprojekte im Mittelstand führen, vom Kick-off bis zur Übergabe in den Betrieb
• Bewerten: Prozesse und Daten beim Kunden verstehen, Use Cases auf Machbarkeit, Kosten und Grenzen prüfen und nach Wirkung priorisieren
• Selbst bauen: Architektur entwerfen, unsere Produkte konfigurieren und erweitern, Retrieval und Prompting optimieren, Qualität messbar machen
• Integrieren: Schnittstellen, Datenanbindung, Sicherheit und Betrieb gemeinsam mit der Kunden-IT umsetzen
• Beraten mit Substanz: Fachabteilung, IT und Geschäftsführung fundiert begleiten, Erwartungen klar steuern, Roadmaps entwickeln, die technisch tragen
• Menschen mitnehmen: Workshops moderieren und Teilnehmende befähigen, damit die Lösung im Alltag ankommt
• Weitergeben: Erkenntnisse in unsere Frameworks und Produkte zurückspielen; Live-Sessions in unserer KI-Ausbildung mit TÜV Süd Zertifikat und im KI-Business-Coaching

Nicht passend für Dich, wenn...

Nicht passend für Dich, wenn …

• Du KI-Projekte bisher gesteuert oder begleitet, aber nicht selbst technisch umgesetzt hast,
• Deine KI-Systeme ausschließlich mit No-Code-Tools entstanden sind,
• Du am liebsten nur im Code bleibst und Kundentermine, Workshops oder Gespräche mit der Geschäftsführung lieber anderen überlässt

Qualifikation

Was Du mitbringst

Technisches Fundament:

• Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften, Data Science). Alternativ mehrere Jahre professionelle Softwareentwicklung. Zertifikatskurse und Weiterbildungen ersetzen das nicht.
• Mindestens ein KI-System, das Du selbst konzipiert und umgesetzt hast und zeigen kannst, z. B. eine RAG-Pipeline, einen produktiven Agenten oder eine technisch verantwortete Automatisierung
• Du programmierst sicher (z. B. Python) und arbeitest mit APIs, Datenbanken und Deployment. Reine No-Code- oder Low-Code-Erfahrung reicht für diese Rolle nicht.
• Du kannst technische Entscheidungen begründen, z. B. warum Du ein Modell, eine Chunking-Strategie oder einen Cloud- statt lokalen Betrieb gewählt hast und wo deren Grenzen liegen

Beratungserfahrung:

• 4+ Jahre Berufserfahrung, davon mindestens 2 Jahre mit direktem Kunden z. B. als Technical Consultant, Solutions Engineer, Solution Architect, Data-/AI-Consultant, technische Projektleitung oder Freelancer mit eigenen Kunden. Interne Fachbereiche als Kunden zählen auch.
• Du hast Anforderungen aufgenommen, Workshops moderiert und Entscheidungen bei Stakeholdern herbeigeführt, auch auf Geschäftsführungsebene
• Du kannst einem Kunden sagen, dass sein Wunsch-Use-Case keinen Sinn ergibt, und ihm eine bessere Alternative zeigen

Außerdem wichtig:

• Deutsch auf muttersprachlichem Niveau (C2) in Wort und Schrift
• Gutes Englisch, Wohnsitz in Deutschland und Bereitschaft zu Kundenterminen vor Ort

Was wir bieten

• Projektverantwortung ab dem ersten Mandat, ohne Layer über Dir; direkter Draht zum Founding-Team
• Beide Welten in einer Rolle: selbst bauen und selbst beraten, ohne Übergaben zwischen Beratung und Entwicklung
• Ein Team, das technisch auf Augenhöhe diskutiert: Austausch mit der KI-Elite in Deutschland
• Framework-driven statt ad hoc, und Du gestaltest die Frameworks mit
• Wert statt Stunden: Uns zählen Ergebnisse, nicht Tagessätze
• Moderner Tech-Stack und Raum zum Experimentieren
• Sichtbarkeit als Expertise über unsere KI-Business-Coaching-Community und die TÜV-SÜD-Kooperation
• Voll-remote möglich; Teamtage und Kundenworkshops vor Ort, üblicherweise 2–4 Tage im Monat im DACH-Raum

Bewerbung: Bring Dein Projekt mit!

Schick uns Deinen Lebenslauf und beantworte kurz zwei Fragen:

• Dein Projekt (3–5 Sätze): Welches KI-System würdest Du uns im Zweitgespräch zeigen? Was löst es, wie ist es aufgebaut, welchen Teil hast Du selbst umgesetzt, und welche technische Entscheidung hast Du dabei bewusst getroffen? Ein Link zu GitHub, einem Demo-Video o. Ä. ist willkommen.
• Dein Kunde (2–3 Sätze): Beschreib eine Situation, in der Du einen Kunden oder Fachbereich von einer technischen Entscheidung überzeugt oder seine Erwartungen korrigiert hast. Was war die Ausgangslage, was hast Du getan, was kam heraus?

Wir freuen uns darauf, Dich, Dein Projekt und Deine Kundengeschichte kennenzulernen!

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

Posted Nov 03, 2026

Posted Nov 03, 2026