Senior IT Consultant – GenAI-Qualifizierung und Enablement_ #3129_LP3629

Project overview

Bewerbungs-/Angebotsfrist 13.10.2026, 14:00 Uhr

Vertragsart: Dienstleistungsprojekt. Beschäftigungsform/Freelancer-Zulässigkeit und Lieferkette vor Einreichung klären.

Bündelanfrage: 1/6

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Projektrahmenbedingungen

Project details

Frankfurt am Main; ggf. weitere Standorte in Deutschland

Laufzeit: 19.10.2026–31.12.2027; ca. 14,42 Monate

Umfang: 195 PT davon 175 remote, 20 Onsite = 89,74% remote

Durchschnitt ca. 3,11 Tage/Woche

Sprache: Deutsch Muttersprache C2

Onshore: Deutschland

Konditionen – Pflichtangaben für Kandidaten:

Für die weitere Bearbeitung Ihrer Bewerbung sind diese Angaben zwingend erforderlich: Bitte nennen Sie Ihre gewünschte Abrechnungsart sowie Ihren Stunden- oder Tagessatz, jeweils getrennt für Remote und Onsite. Geben Sie außerdem an, ob Reisekosten enthalten sind oder separat berechnet werden. Bei separater Berechnung nennen Sie bitte die Höhe bzw. die Berechnungsgrundlage.

1.1 Projekt-/Verfahrenskontexts

Organisationsweiter Aufbau von GenAI-Kompetenzen im Beratungsumfeld: sicherer, regelkonformer KI-Einsatz, Qualifizierung und praxisnahe Use-Case-Entwicklung. Interdisziplinäre Gruppen bewerten Potenziale und Business Cases, erstellen Umsetzungsroadmaps und verankern KI-Kompetenzen dauerhaft.

1.2 Projektstruktur

Zentrale Programmleitung steuert Planung, Ziele und Kommunikation. Teilprojekte: Qualifizierung/Kompetenzaufbau sowie Use-Case-Identifikation/-Ausarbeitung. Fachübergreifende Arbeitsgruppen mit fachlicher Leitung; externe Spezialisten bei Bedarf. Sequenzielle Phasen nach Kompetenzlevel mit Meilensteinen; Regelkommunikation auf Management-, Steuerungs- und Arbeitsebene.

3.1. Scope

Eigenständig und selbstorganisiert: Reifegrad, Bedarfe und Umfeld analysieren; organisatorische Zielbilder und Umsetzungskonzepte entwickeln. Change-/Adoption-Anforderungen, Stakeholder, Wirkungen und Akzeptanzrisiken bewerten. Kommunikations-/Beteiligungskonzepte und rollenbezogene Lernpfade gestalten; kulturelle/prozessuale Hemmnisse bearbeiten. Workshops moderieren; Governance, Datenschutz, Compliance und Mitbestimmung berücksichtigen. Roadmaps, KPIs und qualitative/quantitative Wirksamkeitsanalysen erstellen.

Entscheidungen empfehlen; skalierbare KI-/Copilot-/Agenten-Arbeitsweisen konzipieren und Ergebnisse prüffähig dokumentieren.

4.1 Muss-Anforderungen - 100 % zwingend zu erfüllen

4.2 Soll-Anforderungen

• Konditionen / Abrechnungsart (Stunden- oder Tagessatz)
• Stundensatz Remote (EUR/Stunde) und Stundensatz Onsite (EUR/Stunde)
• Oder Tagessatz Remote (EUR/Tag) und Tagessatz Onsite (EUR/Tag)
• Reisekosten
• M1: Erfahrung in der Konzeption von Transformations- oder Enablement-Programmen zur nachhaltigen Befähigung von Organisationseinheiten — Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
• M2: Erfahrung in Data-, AI- oder GenAI-Initiativen mit Schwerpunkt auf Kompetenzaufbau und organisatorischer Verankerung neuer Arbeitsweisen — Junior ( ? 3 Jahre Erfahrung)
• M3: Verantwortung für die Konzeption oder Umsetzung eines skalierten Transformations- oder Enablement-Programms — Referenzen: 1
• M4: Erfahrung in der Entwicklung rollenbasierter Lernpfade zur strukturierten Vermittlung fachlicher oder methodischer Kompetenzen — Referenzen: 1
• M5: Erfahrung in der Messung von Adoption oder Wissenstransfer innerhalb von Transformations- oder Enablement-Programmen — Referenzen: 1
• S1: Erfahrung in der Überführung von Workshop-Ergebnissen in strukturierte Qualifizierungs- oder Befähigungsmaßnahmen — Referenzen: 1 | 20%
• S2: Erfahrung in der Entwicklung zielgruppenorientierter AI-Enablement-Konzepte für unterschiedliche Kompetenz- und Erfahrungsstufen — Referenzen: 1 | 20%
• S3: Erfahrung in der Integration von Enablement-Maßnahmen in die Bearbeitung von AI- oder GenAI-Use-Cases — Referenzen: 1 | 20%
• S4: Erfahrung in der Messung von Lernfortschritt anhand definierter Bewertungs-oder Reifegradmodelle — Referenzen: 1 | 20%
• S5: Erfahrung in der Analyse von Nutzerbedürfnissen zur Ableitung von Kompetenzanforderungen im Kontext der Mensch-AI-Interaktion — Referenzen: 1 | 20%