KI-Architekt/in

Arbeitszeit: Die Arbeitszeiten sind innerhalb der CET-Zeitzone flexibel.
Erfahrung: Erwartet werden mindestens 8 Jahre Softwareentwicklung mit wesentlicher Architektur- oder technischer Führungsverantwortung sowie Praxis mit produktiven KI- oder LLM-Systemen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet KI-Strategie, Architektur und technische Standards, um Produkte, interne Plattformen und Entwicklungsprozesse durch zuverlässige KI-Lösungen zu verbessern. Sie arbeitet mit Entwicklung, Produktmanagement, Security, Data, Compliance und geschäftlichen Stakeholdern zusammen und unterstützt Entwicklungsteams bei der sicheren Einführung von KI.

Deine Aufgaben

Die Rolle entwickelt die langfristige KI-Strategie und Architektur weiter und entwirft produktionsreife KI- und LLM-Lösungen für bestehende Fintech-Produkte und Dienste. Dazu gehören Agenten, Dialogsysteme, intelligente Workflows, Automatisierung, RAG, Unternehmenswissenssysteme und semantische Suche.
Sie wählt Modelle, Anbieter, Plattformen und Infrastruktur anhand geschäftlicher, technischer sowie Sicherheits-, Latenz- und Kostenanforderungen aus. Neue KI-Technologien werden auf ihren praktischen Nutzen geprüft; die Architektur soll enge Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern oder Modellen vermeiden.
Sie definiert Integrationsmuster für LLMs und KI-Dienste in Backend- und Microservice-Architekturen sowie skalierbare Orchestrierung für Prompts, Werkzeuge, Agenten, APIs, Modelle und Unternehmensdaten. Sie legt Standards für Prompt-Verwaltung, Modell-Routing, strukturierte Ausgaben, Kontextverwaltung und Serviceintegration fest.
Sie definiert Evaluierungsrahmen, Qualitätsmetriken, Monitoring, Beobachtbarkeit und Feedbackschleifen sowie Strategien für Modelllebenszyklen, Versionierung, Experimente und Bereitstellung. Modellqualität und Anwendungsleistung werden kontinuierlich gemessen und hinsichtlich Leistung, Latenz, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kosten verbessert.
Sie entwirft Schutzmechanismen für Zuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz, Erklärbarkeit und verantwortliche KI-Nutzung und adressiert Halluzinationen, Prompt Injection, Datenabfluss, Modellmissbrauch und unvorhersehbares Modellverhalten. Gemeinsam mit Security und Compliance stellt sie die Einhaltung der Datenschutz- und regulatorischen Anforderungen im Fintech-Umfeld sicher.
Sie leitet Architekturprüfungen, validiert Lösungsvorschläge der Entwicklungsteams und unterstützt Machbarkeitsnachweise. Erfolgreiche KI-Experimente begleitet sie bis zum zuverlässigen Produktivbetrieb.
Sie identifiziert und priorisiert mit Produktteams KI-Anwendungsfälle mit messbarem geschäftlichem Nutzen. Dabei arbeitet sie mit Entwicklung, Security, Data, Compliance und geschäftlichen Stakeholdern zusammen.
Sie erstellt Architekturdokumentation, Referenzarchitekturen, technische Leitlinien und wiederverwendbare KI-Muster. Außerdem begleitet sie Engineers und technische Führungskräfte durch Mentoring zu KI-Architektur und bewährten Entwicklungsmethoden.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erwartet werden mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit wesentlicher Architektur- oder technischer Führungsverantwortung sowie vorherige Erfahrung als AI Architect, Software Architect, Solution Architect, Principal Engineer, ML Architect, AI Engineer oder in einer ähnlichen technischen Senior-Rolle.
Erwartet werden ausgeprägte praktische Erfahrung im Entwurf und in der Bereitstellung produktionsreifer KI- oder LLM-Systeme sowie tiefes Verständnis moderner generativer KI und LLM-Architekturen.
Erwartet werden Erfahrung mit der Integration kommerzieller und/oder quelloffener LLMs in produktive Anwendungen sowie fundiertes Verständnis von RAG, Embeddings, Vektorsuche und semantischem Retrieval.
Erwartet werden Erfahrung im Entwurf von KI-Agenten, Workflows mit Werkzeugaufrufen oder mehrstufiger KI-Orchestrierung sowie Verständnis von Prompt Engineering, Context Engineering, strukturierten Ausgaben und Modellevaluation.
Erwartet wird Erfahrung mit KI-/LLM-APIs und Modellplattformen, beispielsweise OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock oder vergleichbaren Technologien.
Erwartet wird Erfahrung mit Vektordatenbanken oder Suchtechnologien, beispielsweise pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch oder vergleichbaren Lösungen.
Erwartet werden fundiertes Verständnis verteilter Systeme, Microservices, APIs, asynchroner Verarbeitung und ereignisgesteuerter Architektur sowie ein starker Hintergrund in der Backend-Entwicklung und die Fähigkeit, KI-Funktionen in komplexe bestehende Systeme zu integrieren.
Erwartet werden Erfahrung mit Cloud-native-Umgebungen, Docker, Kubernetes und moderner Infrastruktur sowie Verständnis von KI-Beobachtbarkeit, Monitoring, Tracing, Evaluation und der Analyse von Vorfällen im Produktivbetrieb.
Erwartet werden fundiertes Verständnis von Sicherheit, Datenschutz, Zugriffskontrolle und Data Governance in KI-Systemen sowie Erfahrung im Entwurf von Systemen für sensible oder regulierte Daten.
Erwartet werden die Fähigkeit, Modellqualität, Latenz, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Kosten gegeneinander abzuwägen, sowie die Fähigkeit, Experimente und Innovation mit Produktionszuverlässigkeit und geschäftlichen Prioritäten in Einklang zu bringen.
Erwartet wird Erfahrung darin, Architekturentscheidungen zu dokumentieren und technischen sowie nichttechnischen Stakeholdern zu präsentieren.

Von Vorteil

Von Vorteil ist Erfahrung in Fintech, Zahlungsverkehr, Banking, EMI, PSP oder Open Banking.
Von Vorteil sind Erfahrung mit der Umsetzung von KI-Lösungen in regulierten Branchen sowie Erfahrung mit KI-gestützter Betrugserkennung, Compliance, AML/KYC, Risikomanagement, Kundensupport oder Finanzprozessen.
Von Vorteil sind Erfahrung mit agentischen Architekturen und Multi-Agenten-Systemen sowie mit LLM-Evaluierungsframeworks und automatisierten KI-Qualitätstests.
Von Vorteil sind Erfahrung mit Fine-Tuning, Modellanpassung oder selbst gehosteten beziehungsweise quelloffenen Modellen sowie Verständnis von MLOps- und LLMOps-Praktiken.
Von Vorteil sind Erfahrung im Aufbau von KI-Gateways, Modellabstraktionsschichten oder Architekturen mit mehreren Modellen sowie Erfahrung mit Wissensgraphen und fortgeschrittenem Information Retrieval.
Von Vorteil sind Erfahrung mit der Umsetzung von KI-Workflows mit menschlicher Einbindung sowie Erfahrung mit Plattformmodernisierung und verteilten Systemen im großen Maßstab.
Von Vorteil sind Erfahrung mit der Definition technischer Standards über mehrere Entwicklungsteams hinweg sowie Erfahrung im Mentoring von Senior und Lead Engineers.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit ist vollständig remote mit frei wählbarem Arbeitsort und flexiblen Arbeitszeiten innerhalb der CET-Zeitzone möglich.
Bewerbungen aus ganz Europa werden berücksichtigt, einschließlich EWR, Vereinigtem Königreich, Schweiz, Ukraine, Moldau, Georgien, Armenien, Montenegro, Türkei und Westbalkan. Auch Bewerbungen aus anderen Regionen kommen infrage, sofern innerhalb der mitteleuropäischen Zeit (CET) gearbeitet werden kann.

Das wird angeboten

Geboten wird ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket entsprechend der Erfahrung.
Es gibt 19 Arbeitstage flexibel nutzbare bezahlte Freizeit (PTO).
Die Arbeit erfolgt vollständig remote mit flexiblen Arbeitszeiten innerhalb der CET-Zeitzone.
Geboten werden ein freundliches, unterstützendes Arbeitsumfeld und eine werteorientierte Kultur.
Regelmäßige Teilnahme und eigene Beiträge bei Konferenzen und Community-Veranstaltungen sind möglich.
Eine Matrixorganisation soll direkte Kommunikation und effiziente Zusammenarbeit unterstützen.

So läuft die Bewerbung

Das Auswahlverfahren umfasst üblicherweise die Prüfung der Bewerbung, ein Vorgespräch mit Recruiting, ein technisches Interview und ein Abschlussgespräch. Anschließend folgen ein Stellenangebot und eine Hintergrundprüfung.

Veröffentlicht: 23.06.2026 · Quelle geprüft: 17.10.2026.

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