
KI-Architekten in Deutschland
aus 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Brauchen Sie Unterstützung bei LLM-Integration, RAG-Design, MLOps oder dem technischen Blueprint für einen produktionsreifen KI-Stack? Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
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William N.
Letzte Position:
Power-BI-Lösungsarchitekt/-Engineer & KI-Berater bei AVERDUNG GmbH
- Neugestaltung der BI-Infrastruktur des Unternehmens: Ablösung einer fragmentierten Landschaft aus manuell gepflegten Excel-Lösungen und CSV-Importen durch eine zentralisierte Power-BI-Umgebung mit einem einheitlichen Datenmodell als unternehmensweiter Single Source of Truth
- Konsolidierung zuvor isolierter Reporting-Logiken in einem zentralen semantischen Modell – Eliminierung redundanter Dateien, manueller Datenübergaben und widersprüchlicher Kennzahlen zwischen den Fachbereichen
- Forecasting & Planung: Konzeption und Umsetzung einer unternehmensweiten Liquiditätsplanung in Power BI – von der fachlichen Logik bis zum vollautomatisierten, datenquellengetriebenen Planungsmodell als Ersatz für den bisherigen manuellen Excel-Prozess; ermöglicht rollierende Forecasts und laufend aktuelle Cashflow-Transparenz für die Geschäftsführung
- Optimierung bestehender Power-BI-Dashboards hinsichtlich Performance, Struktur und analytischem Mehrwert mittels AI-nativem Ansatz
- Analyse und Verbesserung des Datenmodells inkl. Datenqualitätsanalysen, Datenbereinigung und konsistenter Modellierung über Star Schema, DAX und Power Query
- Incident- & Anomalieanalyse: Identifikation, Untersuchung und Erklärung von Datenanomalien inkl. Root-Cause-Analyse und konkreten Handlungsempfehlungen
- KI-Lösungsarchitektur: Anbindung von Business Central und Power BI an LangDock via MCP (Model Context Protocol) für KI-gestützte Datennutzung
- Aufbau eines historischen Datenlayers als Basis für Trend- und Zeitreihenanalysen
- KI-gestützte Automatisierung: Konzeption und Entwicklung von KI-Skills, -Agenten, -Loops und -Prozessen zur automatisierten Analyse und Interpretation von Reports
- Automatisierter Reporting-Workflow: Einrichtung eines geplanten, automatisierten E-Mail-Versands KI-generierter Analysen und Empfehlungen an Stakeholder
- Erhebung und Dokumentation fachlicher Anforderungen sowie Abstimmung mit Fachbereichen und IT im Rahmen von Requirements Engineering / Product-Owner-Tätigkeiten
- Herunterbrechen der Gesamtanforderungen in klar definierte Arbeitspakete und Tasks
- Definition, Priorisierung und Steuerung von Meilensteinen über den gesamten Projektlebenszyklus
Tools: POWER BI, M365, Copilot Studio, MIRO, Microsoft Business Central, Microsoft Fabric, Claude AI, ChatGPT, LangDock, MS VS Code
Qamar H.
Letzte Position:
Freelance Consultant Data Analytics & AI Portfolio bei TIC Company
- Unterstützung einer Data-, Analytics- und KI-Initiative in einem regulierten Enterprise-Umfeld durch Strukturierung, Bewertung und Priorisierung mehrerer datengetriebener Use Cases nach Business Impact, Machbarkeit, Skalierbarkeit, Datenreife und Governance-Anforderungen.
- Übersetzung komplexer Business- und Analytics-Anforderungen in klare Produkt-, Daten- und Umsetzungslogiken sowie Aufbereitung entscheidungsfähiger Unterlagen, Zielbilder und Roadmap-Inputs für Stakeholder- und Management-Abstimmungen.
Thomas P.
Letzte Position:
Product Owner & KI Automatisierungsarchitekt (B2B) bei Ihre-Hygieneberatung
Entwicklung einer digitalen Audit-Anwendung für Begehungen in medizinischen Einrichtungen. Ziel ist es, Datenerfassung vor Ort, Sprachaufzeichnung, Dokumentation und nachgelagerte Prozesse in einem durchgängigen, KI-gestützten Workflow zu verbinden.
Konzeption und Entwicklung einer Flutter Audit App mit Claude Code zur strukturierten Durchführung und Dokumentation von Begehungen.
Verarbeitung der in der App erfassten Sprachaufzeichnungen durch automatische Transkription und KI-gestützte Erstellung strukturierter Begehungsprotokolle mit anschließendem Freigabeprozess
Anbindung verschiedener Datenquellen wie E-Mail, Odoo 19, Anwesenheitszeiten und Google Drive über n8n zur Automatisierung von Abrechnung und Folgeprozessen
Automatische Bereitstellung benötigter Dokumente und Versand per E-Mail über n8n gesteuerte Workflows sowie Einbindung von LLMs für die Texterstellung
Skills: Flutter, Claude Code, LLM Integration, n8n, Odoo 19, Google Drive, Prozessautomatisierung
Jens H.
Letzte Position:
Interim CTO (punktuelle Einsätze) bei Fujitsu / FSAS
Stabilisierung einer Azure-/.NET-Landschaft im laufenden Betrieb.
- Architektur, DevOps und Betriebsfähigkeit; technische Entscheidungen unter Zeitdruck
- Azure DevOps, Monitoring, ETL/ELT, Cloud Security, FinOps und Data-Mesh-nahe Themen
Technologien: Azure DevOps, .NET, CI/CD, Monitoring, FinOps
Karen M.
Letzte Position:
Persönliches KI-Engineering-Projekt — Croky AI bei Crocky AI
Produkt:
- Eine produktionsreife KI-Plattform aufgebaut, die markenkonforme Marketingbilder und Videos aus Produktdaten, Nutzeranforderungen und hochgeladenen Medien erzeugt.
- Die Plattformarchitektur, die technische Roadmap, das API-Design, die Sicherheit, den Deployment-Workflow, die operative Zuverlässigkeit und die Strategie für Modellanbieter verantwortet.
- Die Kernplattform in .NET entwickelt und unterstützende KI- und Workflow-Prototypen in Python gebaut, mit sprachunabhängigen API-Verträgen und strukturierten Schnittstellen zwischen Services und Modellanbietern.
- Zuverlässige Hintergrundverarbeitung mit RabbitMQ implementiert, Workflow-Zustände gespeichert sowie idempotente Verarbeitung, Retries, Fehlerbehebung, Logging, sichere Speicherung, Autorisierung und Credit-Abrechnung umgesetzt.
- Pragmatische Build-vs.-Buy- und Modellrouting-Entscheidungen auf Basis von Zuverlässigkeit, Latenz, Kosten und Wartbarkeit getroffen, statt auf Neuheit.
Agenten-Orchestrierung & RAG-Systeme
- Agenten-Workflows mit Microsoft Agent Framework, LangGraph und LangChain aufgebaut und verglichen, einschließlich Tool-Nutzung, bedingter Weiterleitung, Klärungsschritten, Zustandsverwaltung und Übergaben zwischen Agenten.
- Wiederverwendbare .NET-Komponenten für Agenten, Prompts, Tools, Modellanbieter, strukturierte Antworten und Retrieval mit pyvector implementiert, um den Wechsel von KI-Anbietern zu erleichtern, ohne den Kern-Workflow neu schreiben zu müssen.
Burhan D.
Letzte Position:
Enterprise Architekt & Solution Architekt bei DB Netz AG
Mit dem Projekt PRIZMA wird DB einerseits seine Infrastruktur modernisieren und andererseits eine ausfallsichere IT-Landschaft entwickeln, die im Katastrophenfall schnell und sicher wiederhergestellt werden kann.
- Erhebung der IST-Architekturen von Bestandssystemen sowie methodische Beratung und Entwicklung von SOLL-Architekturen
- Vertiefung und Pflege der Bebauungsplanung / IT-Soll-Bebauung
- Umsetzung von technischen Architekturkonzepten und Architekturbeschreibungen
- Umsetzung von Migrationskonzepten für die Aktualisierung und Weiterentwicklung der Plattform und Informationssysteme
- Bewertung eingereichter Verbesserungsvorschläge im Rahmen des Projekts
- Capability Management: Identifikation von Fähigkeitslücken, Entwicklung von Zielbildern und Unterstützung der Transformationsplanung im Rahmen der Enterprise-Architektur
- Erstellung einer Kompatibilitätsmatrix der eingesetzten Komponenten und Abgleich der Abhängigkeiten von bestimmten Versionen
- Erstellung eines IT-Konzepts zur Erweiterung der Plattform mit den Themenbereichen: Hardware- und Software-Anforderungen, Sicherheit, Lizenzierung, Hochverfügbarkeit, Lastverteilung, Backup & Recovery, Update-Strategie, Monitoring-Anbindung etc.
- Abstimmung mit fachlichen Architekten sowie technischen Architekten des Querschnittsbereichs Architektur des Programms PRISMA für die Themengebiete (Backup, Active Directory, Monitoring, Citrix und fachliche Anwendungen ...)
- Statusbesprechungen und Abgleich der Projektplanung mit dem Release Train Engineer / Projektleiter
- Beratung des Release Train Engineer / Projektleiters bei der Identifikation von Projektrisiken
- Beratung der System Architect Engineers bei der Steuerung der Umsetzung des Konzepts
- Umsetzung des IT-Konzepts
- Dokumentation der Infrastruktur
Label: MS Project, LINUX, Windows, ORACLE, Java, REST, SharePoint, Microsoft Exchange, UML, Enterprise Architect, BPMN, AZURE, AWS, V-MODEL, Micro Service, VisualStudio, SAP S/4HANA, SCRUM(SAFE), ESB (TIBCO), Python, Innovator, LeanIX (TOGAF), Ansible, Ansible Tower, Ansible Automation, ROBOT, SpringBoot
Martin H.
Letzte Position:
Lead Product Owner bei Energy
- Teamführung: Priorisierung und Koordination von vier funktionsübergreifenden Teams.
- Plattformstrategie: Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Optimierung bestehender IT-Plattformen.
- Stakeholder-Management: Aktive Steuerung von Erwartungen und Kommunikation mit internen und externen Stakeholdern.
- Programm- und Innovationsmanagement: Priorisierung und Koordination von abteilungsübergreifenden Projekten sowie Innovationsinitiativen.
- Product-Owner-Beratung: Beratung von Product Ownern mit Fokus auf Produktentwicklung und kontinuierliche Produktverbesserung.
- Organisationsentwicklung: Verbesserung von Kommunikations- und Entscheidungsstrukturen auf allen Organisationsebenen.
- Change Management: Einsatz von Best-Practice-Methoden im Change Management, um kontinuierliche Optimierung und Innovation sicherzustellen.
- Qualitätssicherung: Sicherstellung hoher Qualitätsstandards in Prozessen, Services und Deliverables.
Oleg O.
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler / BI Integration Developer Power BI, C# bei Telekommunikation
Embedded Analytics & KI-gestützte BI
Konzeption und Entwicklung einer integrierten Analytics-Lösung auf Basis von ASP.NET Core, Power BI Embedded und LLM-Services zur Bereitstellung kontextbezogener Business-Informationen.
Entwicklung eines KI-Agenten mit Function-/Tool-Calling zur sicheren Orchestrierung von REST APIs, SQL-Datenquellen und technischen Services innerhalb definierter Geschäftsprozesse.
Aufbau automatisierter BI-Workflows inklusive Workspace-Management, Deployment-Prozessen und geplantem Refresh über die Power BI REST API.
Umsetzung sicherer Service-zu-Service-Kommunikation mit Microsoft Entra ID und Service Principal sowie Integration in bestehende Enterprise-Systemlandschaften.
Technologien: ASP.NET Core, C#/.NET, Power BI Embedded, Power BI REST API, LLM API, KI-Agenten, Function-/Tool-Calling, Entra ID
Felix S.
Letzte Position:
App-Entwickler bei XIXUM-Modeler
- Entwicklung einer modellbasierten KI, in der natürliche Sprache als formale Beziehungen interpretiert wird.
- Begriffe der natürlichen Sprache werden nicht als starr betrachtet, sondern als flexibel. Sie können in einem Kontext ausgehandelt werden, sodass sich die Bedeutung durch iterative Spezifizierung ergibt.
- Entwicklung verschiedenster Modelllösungen.
- Unterstützt durch natürliche Sprache und Datenannotation.
- Von Anforderungen bis zu Code und anderen Lösungen.
Ali A.
Letzte Position:
Platform Engineer & Software Architekt bei Yatta GmbH
- Die Yatta Integration Layer entworfen – eine konfigurationsgetriebene Integrationsplattform auf Java 25, Spring Boot 4 (WebFlux), Temporal, gRPC und Kafka, die neue Third-Party-Integrationen (z. B. AVS Fulfillment) über deklarative JSON-Konfigurationen ohne Codeänderungen ermöglicht.
- Tink-Integration entworfen und umgesetzt mit 0Auth-IBAN-Verifizierung, um Betrugsprävention und Kontovalidierungs-Workflows mit Adyen payByBank zu verbessern.
- Ein auf OpenFGA basierendes Berechtigungsmodell entworfen und umgesetzt für die zentrale Verwaltung von Benutzern, Gruppen und fein granularer Zugriffskontrolle im Vendor-Portal.
- Die Yatta API-Gateway-Plattform mit GraphQL Federation entworfen und die Umsetzung geleitet, um eine einheitliche Enterprise-API-Schicht über verteilte Microservices mit zentraler Authentifizierung, Autorisierung und Request-Orchestrierung bereitzustellen.
- NGINX + NLB durch Istio Service Mesh und AWS ALB ersetzt; WAF, OAuth (Cognito), IP-Whitelisting und RBAC über alle Umgebungen ausgerollt.
- CDC von Confluent-Cloud-Connectors auf einen selbst gehosteten Kafka-Connect- + Debezium-Stack migriert, wodurch die Betriebskosten über mehrere Umgebungen um rund 80 % gesenkt wurden.
- Das Transactional-Outbox-Pattern mit Debezium umgesetzt für zuverlässiges Event-Publishing mit genau-einmal-Zustellung nach Kafka mit Avro und Schema Registry.
- Dunning-/Payment-Recovery-Workflows von Airflow zu Temporal migriert, wodurch 99,9 % Zuverlässigkeit für die Abwicklung erreicht wurden.
- Apache Airflow optimiert mit deferrable Sensors, um 1000+ gleichzeitige DAG-Runs ohne Skalierung des Worker-Pools zu verarbeiten.
- Eine monolithische Terraform-Codebasis in 3 modulare Projekte refaktoriert, wodurch die Deploy-Zeit um rund 45 % verkürzt wurde.
- Vollständige Observability aufgebaut mit OpenTelemetry, Tempo, Prometheus und Loki; Dev/Staging/Prod mit ArgoCD, Image Updater und Helm automatisiert.
- Mit Produkt-, Operations- und Engineering-Stakeholdern zusammengearbeitet, um eine skalierbare Plattformarchitektur und Integrationsstandards zu definieren, die auf langfristige Geschäfts- und Betriebsziele abgestimmt sind.
Daryoosh D.
Letzte Position:
FP&A Data & AI Architect bei Epta Group
Scope: Eingebettet als FP&A Data & AI Architect innerhalb der Finance-Funktion eines großen europäischen Kühlanlagenherstellers. Ich habe die Transformation von manuellem, fragmentiertem Finanzreporting hin zu einer automatisierten, governance-getriebenen Intelligence-Plattform geleitet. Der Schwerpunkt lag auf dem Wechsel von Excel-basiertem Controlling zu strukturierter Datenarchitektur, Power-BI-Analytics und AI-gestützter Finance-Operation.
Financial Data Integrity & ERP Governance
- GL- vs. Subledger-Abstimmungen angestoßen und geführt sowie strukturelle Abweichungen zwischen Hauptbuch- und Nebenbuchdaten identifiziert und behoben, die vor meinem Start unentdeckt geblieben waren
- Anlagenanalysen durchgeführt, um Posten ohne Buchung im Hauptbuch zu identifizieren und Lücken im Anlagevermögen sowie in der Periodenabgrenzung aufzudecken
- SAP-Reports validiert und damit Baseline-Standards für die Datenqualität der Finance-Nutzung etabliert
- Einen systematischen SAP-Datenvalidierungsrahmen aufgebaut, der die laufende Integrität zwischen ERP-Buchungen und nachgelagerten Reporting-Ergebnissen sicherstellt
Finance Reporting Transformation
- Einen strukturierten Transformationsansatz für die Umstellung manueller Finance-Reports in vollautomatisierte Prozesse entworfen und umgesetzt
- Das Data Reporting Audit Log erstellt und verantwortet; ein zentrales Tracking-System, das Report-Owner, Stakeholder, Datenquellen, manuellen Aufwand und Automatisierungspotenziale über die gesamte Finance-Funktion erfasst
- Die gesamte Reporting-Landschaft kartiert, um Quick-Win-Automatisierungen und strategische Power-BI-Migrationskandidaten zu identifizieren
- Den manuellen Excel- und PowerPoint-Einsatz in FP&A-Workflows aktiv reduziert; Punkt-zu-Zeitpunkt-Snapshots durch Live-Datenmodelle mit Governance ersetzt
Power BI & Analytics Enablement
- Power BI als strategische Reporting-Plattform gegenüber der Finance-Leitung eingeführt und präsentiert und damit intern Zustimmung für die BI-Transformationsroadmap aufgebaut
- Eine erste Power-BI-Architektur entworfen, abgestimmt auf SAP-, Salesforce- und Oracle-Datenstrukturen sowie auf FP&A-Reporting-Anforderungen
- Report-Ownership, Governance-Dokumentation und Standards für Data Lineage etabliert, um nachhaltige Self-Service-Analytics im Finance-Team zu ermöglichen
Transformation Infrastructure & Collaboration
- Jira als zentrales Projektmanagement-Hub für die Transformation konfiguriert und eingeführt, inklusive strukturierter Sprint-Workflows, Backlog-Management und transparenter Fortschrittssteuerung für Finance-IT-Initiativen
- Einen dedizierten FP&A Communication & Transformation Hub vorgeschlagen und angestoßen, ein strukturierter, bereichsübergreifender Austausch zur Ausrichtung von Finance, IT und Fachbereichen auf die Reporting-Transformationsroadmap
- Die Finance-Funktion als aktiven Treiber für Data Governance und digitale Transformation im Gesamtunternehmen positioniert
Outcomes
- GL-/Subledger-Abweichungen identifiziert und ein Untersuchungsrahmen innerhalb der ersten zwei Wochen des Einsatzes aufgebaut
- Data Reporting Audit Log ausgerollt; das erste strukturierte Inventar der Finance-Reporting-Landschaft in der Unternehmensgeschichte
- Power-BI-Transformationsroadmap vorgestellt und von der Finance-Leitung freigegeben
- Jira-basierte Projektgovernance live; Finance-Transformation wird nun mit voller Sprint-Transparenz verfolgt
Technologies: SAP FI/CO · Power BI · DAX · SQL · Excel (advanced) · Power Query (M) · Power Automate · VBA · Jira · Microsoft 365 · SharePoint · Salesforce (Sales Data) · Oracle HCM · Python
Stephan J.
Letzte Position:
Technischer Redakteur bei pro-beam
Technischer Redakteur bei einem Sondermaschinenhersteller zur Implementierung der Anforderungen der EU-MVO in die technische Dokumentation und FMEA-Moderation. Funktion: Technischer Redakteur und FMEA-Moderator
Dirk P.
Letzte Position:
Freiberuflicher Cyber-Defense-Leiter & KRITIS/NIS2-Berater | KI-Sicherheitsarchitekt bei Selbstständig
Ausgangssituation: Wachsender Bedarf an datenschutzkonformen KI-Lösungen für Mandanten im KRITIS- und Mittelstandsumfeld, die sensible Medieninhalte (Audio, Video, Dokumente) analysieren müssen, ohne Daten an Public-Cloud-LLMs weiterzugeben.
Aufgabe: Konzeption, Aufbau und sicherer Betrieb einer vollständig self-hosted AI-Infrastruktur inklusive eigenentwickelter Digital-Management-Plattform zur automatisierten Medienanalyse.
Maßnahme: Architektur und Implementierung einer Multi-Tier-Plattform auf gehärteter Proxmox-Infrastruktur mit Frontend (Nuxt 3, Vue 3, TypeScript, Tailwind 4), Backend (Laravel 13, PHP 8.4, Sanctum), Datenhaltung (PostgreSQL 16, MongoDB 7), Caching/Queuing (Redis 7, Laravel Queue), AI-Worker (Python 3.11, Whisper, DeepFace, Librosa), Scheduling (Laravel Scheduler/Cron) und lokalen LLMs (Gemma, DeepSeek, Qwen, Mistral, LLaMA, Phi) über OpenWebUI mit segmentiertem Netzwerkzugriff, API-Hardening und Audit-Logging nach BSI-Empfehlungen.
Ergebnis: Vollständig DSGVO-konforme, on-premises betriebene AI-Plattform ohne Datenabfluss an Dritte.
Aufgabe: Gesamtverantwortung als externer Head of Cyber Security / CISO-as-a-Service für Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Verbesserung von ISMS nach ISO 27001, BSI-Grundschutz und NIS2.
Maßnahme: Aufbau und Steuerung von Cyber Defense Centern (CDC) mit SOC-Operations, Integration von SIEM-Lösungen (Splunk, Graylog), Etablierung eines Risk-Based Vulnerability Managements (Qualys, Nessus, OpenVAS) und Durchführung regelmäßiger Infrastruktur-, Applikations- und physischer Penetrationstests.
Ergebnis: Audit-Ready ISMS bei mehreren Mandanten und Reduktion kritischer Schwachstellen um 60 % innerhalb von 90 Tagen.
Aufgabe: Konzeption und Durchführung von NIS2-Assessments und operative Umsetzungsfahrpläne für KRITIS-Betreiber.
Maßnahme: Entwicklung eines Online-Assessment-Tools zur automatisierten Ermittlung individueller Schwächeprofile, operative Umsetzung von ISMS-Optimierung, Penetrationstests, Awareness-Programmen und GRC-Suite-Implementierung sowie C-Level-Präsentationen.
Ergebnis: Beschleunigung des Beratungsprozesses um 50 % und erfolgreiche NIS2-Konformitätsvorbereitung mehrerer Mandanten.
Aufgabe: Incident Commander für Krisenreaktion, Forensik und Business Recovery bei Ransomware-Angriffen und APT-Kampagnen.
Maßnahme: Koordination mit LKA und BKA, forensische Analysen (OSForensics, Wireshark, Kali Linux), Umsetzung von Disaster-Recovery- und BCM-Strategien, Entwicklung von Reaktionsstrategien bei BTC-Erpressung.
Ergebnis: 100 % Wiederherstellungsrate innerhalb definierter RTO-Fenster und nachhaltige Post-Incident-Sicherheitsarchitekturen.
Maßnahme: Planung, Aufbau und Betrieb einer gehärteten Multi-VM-Infrastruktur (Proxmox, 15+ VMs) mit Web- und Mailservern, Graylog, OPNsense-Firewalls, CRM/ERP und LLM-Instanzen, Netzwerksegmentierung, DDoS-Mitigation, automatisiertem Patch-Management und Backup-Strategien.
Ergebnis: > 99,5 % Verfügbarkeit über 20+ Jahre und null Kompromittierungen.
Maßnahme: Konzeption koordinierter Phishing-Kampagnen in fünf Härtegraden, abgeleitete E-Learnings und Webinare im PDCA-Zyklus, Aufbau und Leitung von Red- und Blue-Teams.
Ergebnis: Reduktion der Phishing-Klickrate von 35 % auf unter 5 % innerhalb von drei Kampagnenzyklen.
Saqib J.
Letzte Position:
KI-Entwickler / AI Engineer (Lead) bei KOM4TEC GmbH
- Konzeption und Umsetzung modularer KI-Assistenten für Vertriebs- und Geschäftsprozesse im Microsoft-Ökosystem (Agentic AI, Copilot-Erweiterungen)
- Frontend-Architektur und -Entwicklung mit React + TypeScript für eingebettete Chat- und Assistant-Oberflächen (Streaming-UI, Hooks, React Query, OpenAPI-Clients)
- Agenten-Entwicklung auf Enterprise-Ebene: wiederverwendbare Skill-/Agenten-Bibliothek, MCP-Server, Review- und Compliance-Gates
- LLM-Integration in die User Experience: Anthropic (Claude), OpenAI, Tool-Use, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering, Guardrails
- Architektur- und Code-Review-Beratung sowie Mentoring im KI-Entwicklungsteam
- Anbindung an Microsoft Graph, Power Platform und Azure-Dienste
- Technologien: React, TypeScript, Anthropic Claude, OpenAI, MCP, RAG, Microsoft Graph, Power Platform, Azure
Vishnu V.
Letzte Position:
Senior Software Architect bei Roche Diagnostics Automation Solutions
- Verantworte die Software-Systemarchitektur für Laborautomationsprodukte; definiere Schnittstellen über Software, Middleware, Hardware und Motorsteuerung hinweg in einer regulierten IVD-Umgebung.
- Leitete Architektur-Reviews und Proof-of-Concepts für die Integration von KI-Funktionen (Anomalieerkennung, Predictive Maintenance) in die Laborautomation unter Qualitätsstandards für Medizinprodukte.
- Führte GenAI-gestützte Entwicklungstools im Team ein und verbesserte dadurch die Produktivität und die Qualität von Code-Reviews.
- Kommuniziere Architekturentscheidungen an Produkt- und Projektmanagement; koordiniere Forschungs- und Verbesserungsprojekte mit System-, Elektronik- und externen Partnern.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
KI-Architekten – Statistiken
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre

Positionsdauer
2,1 Jahre

Positionen pro Freelancer
14

Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement

Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Professionelle Dienstleistungen

Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
91%
Master-Abschluss oder höher
58%
Doktortitel
9%

Zertifizierungen pro Freelancer
4

Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 15 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Rolle in Deutschland verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze für KI-Architekten in Deutschland
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 15 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der KI-Architekten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (99%)
- Fertigung (55%)
- Professionelle Dienstleistungen (49%)
- Automotive (48%)
- Einzelhandel (45%)
- Bank- und Finanzwesen (43%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (38%)
- Gesundheitswesen (36%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Rolle
KI-Systemdesign Ein KI-Architekt macht aus Geschäftszielen ein umsetzbares technisches Design. Er definiert die Zielarchitektur, entscheidet, wo KI sinnvoll eingesetzt wird, und sorgt dafür, dass Daten, Modelle, APIs und Infrastruktur als ein System zusammenarbeiten.
- Blaupausen für KI- und Datenarchitektur
- LLM-Integration und Retrieval-Muster
- MLOps- und Deploy-Design
- Konzepte für Sicherheit, Governance und Monitoring
Typische Leistungen Unternehmen holen meist einen KI-Architekten dazu, wenn ein Projekt vor der Umsetzung Struktur braucht oder wenn ein bestehendes Setup zu zersplittert ist. Die Leistungen sind konkret und technisch, keine abstrakten Strategiefolien.
- Zielarchitektur und Komponentenübersicht
- Make-or-Buy-Bewertung
- Kriterien für Modell- und Anbieterauswahl
- Rollout-Plan für Produktivbetrieb, Tests und Betrieb
- Risiken und Compliance-Aspekte beim Dateneinsatz
Kernkompetenzen Ein starker KI-Architekt versteht Softwarearchitektur, Machine Learning, Cloud-Plattformen und Datenpipelines. Er spricht mit Entwicklern, Datenteams, Product Ownern und Security-Verantwortlichen, ohne den technischen Faden zu verlieren.
- Systemdesign für skalierbare KI-Services
- Python, APIs, Container und Grundlagen der Orchestrierung
- Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure oder Google Cloud
- Wissen über Vektorsuche, RAG und Model Serving
- klare Dokumentation und Entscheidungsfindung
Tools und Methoden Der genaue Stack hängt vom Use Case ab, aber die Arbeit umfasst oft moderne KI-Frameworks, Datenplattformen und Deployment-Tools. Gute freiberufliche KI-Architekten können sich an bestehende Unternehmenssysteme anpassen, statt einen neuen Stack aufzuzwingen. Sie arbeiten vielleicht an Proof-of-Concepts, Referenzarchitekturen oder Betriebsmodellen für interne Teams. In Deutschland ist das besonders relevant für Hersteller, Industriegruppen, SaaS-Unternehmen und regulierte Unternehmen, die praktische KI wollen, ohne ihre Kernsysteme zu stören.
Wann man freiberuflich beauftragt Ein freiberuflicher KI-Architekt ist sinnvoll, wenn Sie Expertise für eine klar umrissene Phase brauchen: Analyse, Architektur-Review, Pilotaufbau oder Übergabe an ein internes Team. Er passt auch gut, wenn Ihr Unternehmen schnell externe Erfahrung für GenAI, Automatisierung oder Änderungen an der Datenplattform braucht. Setzen Sie einen Freelancer ein, wenn der Umfang klar ist, der Zeitplan knapp ist oder das Projekt eine erfahrene Einschätzung braucht, ohne zu früh eine feste Stelle aufzubauen.
Woran gute Arbeit erkennbar ist Starke Profis konzentrieren sich auf Entscheidungen, die im echten Einsatz bestehen, nicht nur in Demos. Sie können Abwägungen erklären, Annahmen dokumentieren und die Architektur mit Anforderungen an Sicherheit, Kosten, Latenz und Wartung abstimmen.
- macht aus Geschäftsanforderungen eine realistische technische Blaupause
- erkennt Schwachstellen bei Daten, Integration oder Governance früh
- arbeitet gut mit Engineering, Produkt und Führung zusammen
- hinterlässt ein Setup, das Ihr Team wirklich betreiben kann
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf KI-Architekten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein KI-Architekt legt fest, wie eine KI-Lösung gebaut, integriert und in der Produktion betrieben werden soll. Dazu gehören meist die Zielarchitektur, der Datenfluss, das Modell-Setup, der Deployment-Ansatz sowie Leitplanken für Sicherheit und Governance. In der Praxis helfen sie Teams dabei, nichts zu bauen, das nur in einer Demo funktioniert, aber im echten Betrieb scheitert.
Achten Sie auf starkes Systemdesign, Cloud-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Machine-Learning- oder GenAI-Systemen. Ein guter Kandidat sollte APIs, Datenpipelines, Model Serving und die Anbindung von KI-Komponenten an bestehende Software verstehen. Außerdem sollte er klar mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren können.
Ein KI-Architekt konzentriert sich auf das Gesamtdesign und die technische Richtung, während ein KI-Ingenieur oder ML-Ingenieur meist konkrete Teile der Lösung baut. Der Architekt erstellt die Blaupause: wo Modelle laufen, wie Daten fließen und wie das System skaliert. Der Ingenieur setzt dann Module innerhalb dieser Struktur um.
Freiberufliche Unterstützung ist sinnvoll, wenn Sie erfahrene Expertise für eine bestimmte Phase brauchen, etwa für das Architektendesign, einen Piloten oder eine Systemprüfung. Sie ist auch hilfreich, wenn das Projekt dringend ist oder Ihrem internen Team tiefe Erfahrung in LLM-Integration, MLOps oder Plattformdesign fehlt. Für Unternehmen, die ihre KI-Roadmap noch entwickeln, kann ein Freelancer Risiken senken, bevor eine langfristige Einstellung erfolgt.
Viele Aufgaben können remote erledigt werden, besonders Architektur-Reviews, Design-Sessions und Dokumentation. Vor-Ort-Arbeit kann am Anfang eines Projekts helfen, wenn das Setup komplex ist oder wenn sich der Freelancer mit Führung, Security und Engineering abstimmen muss. In Deutschland ist eine hybride Zusammenarbeit üblich, wenn das Projekt mehrere Abteilungen betrifft.
Typische Arbeiten sind GenAI-Plattformdesign, RAG-Setups, Chatbot-Architektur, Plattformen für Predictive Analytics und Frameworks für KI-Governance. Ein KI-Architekt kann auch für Cloud-Modernisierung, die Abstimmung von Datenplattformen oder die Planung des Produktivstarts hinzugezogen werden. Der genaue Umfang hängt davon ab, ob das Unternehmen KI-Systeme aufbaut, integriert oder stabilisiert.
Bitten Sie um Beispiele für Architekturentscheidungen, die die Person getroffen hat, und die Abwägungen dahinter. Starke Kandidaten können erklären, wie sie in früheren Projekten mit Datenqualität, Latenz, Observability, Kosten und Sicherheit umgegangen sind. Achten Sie außerdem auf klare Dokumentation, realistische Annahmen und einen Plan, der zu Ihrem bestehenden Stack passt.
Freiberufliche KI-Architekten sollen meist schnell von der Analyse zu konkreten Entscheidungen kommen. Kunden erwarten klare Diagramme, praktische Empfehlungen und genug Detail, damit Engineering-Teams ohne Verwirrung umsetzen können. Die besten Projekte geben dem Freelancer früh Zugang zu den richtigen Stakeholdern, zum Datenkontext und zu den technischen Rahmenbedingungen.
Der durchschnittliche Stundensatz für KI-Architekten in Deutschland liegt bei 105 €, was einem Tagessatz von etwa 842 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern, die als KI-Architekten in Deutschland arbeiten, haben 91% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 9% einen Doktortitel.
Freelancer, die als KI-Architekten in Deutschland arbeiten, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern, die als KI-Architekten in Deutschland arbeiten, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (19%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern, die als KI-Architekten in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Fertigung (55%) und Professionelle Dienstleistungen (49%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern, die als KI-Architekten in Deutschland arbeiten, sind Informationstechnologie (IT) (99%), Produktentwicklung (94%) und Projektmanagement (70%).
FRATCH KI-Architekten Hauptstandorte
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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