Senior Solution Architect – AI-/ML-/Data-Architekturen_#3129_LP3628

Project overview

Bewerbungs-/Angebotsfrist 13.10.2026, 14:00 Uhr

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

Bündenafrage: 7/7

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Projektrahmenbedingungen

Project details

Frankfurt am Main; ggf. weitere Standorte in Deutschland

Laufzeit: 19.10.2026–31.07.2027; ca. 9,40 Monate

Umfang: 30 PT davon 28 remote, 2 Onsite = 93,33% remote

Durchschnitt ca. 0,73 Tage/Woche

Sprache: Deutsch Muttersprache C2

Onshore: Deutschland

Projektrahmenbedingungen

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

Durchschnitt ca. 0,48 Tage/Woche

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: End-to-End-Integration und IST-/SOLL-Architektur analysieren; Strategien, Zielbilder, Architekturmodelle und Lösungsoptionen entwickeln. Standardmuster/-frameworks dokumentieren und kommunizieren. Technische/fachliche Risiken bewerten und Gegenmaßnahmen empfehlen. Umsetzung anhand Qualitätsstandards prüfen; Architekturentwicklung durch Reviews begleiten. Fit-/Gap-Analysen, priorisierte Maßnahmen, Roadmaps und Prinzipien validieren. Architektur-/Compliance-Reviews sowie technische Due Diligence unter Betriebsstandards durchführen.

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 und Steuerung von Lösungsarchitekturen für komplexe IT- oder Datenplattformen — Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
• M2: Erfahrung in der Entwicklung von AI-, ML- oder Data-Architekturen einschließlich Architekturentscheidungen und technischer Zielbilder — Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
• M3: Für die folgende Ausschreibung mit Angabe von Projektbeschreibung, Das Programm zur Qualifizierung und Transformation mit generativer KI hat folgenden Inhalt: Im Rahmen eines organisationsweiten Qualifizierungs- und Transformationsvorhabens soll der Einsatz generativer KI systemat [Unvollständig: Text endet im Original bei „systemat“; fachlicher Inhalt muss geklärt werden.] — Referenzen: 2
• M4: Erfahrung in der Integration von Lösungsarchitekturen in bestehende IT- und Datenlandschaften unter Berücksichtigung technischer Abhängigkeiten — Referenzen: 3
• M5: Erfahrung in der Umsetzung von Governance-Anforderungen innerhalb von Lösungsarchitekturen — Referenzen: 3
• S1: Nachweisbare Architekturverantwortung in einem AI-Programm einer regulierten Infrastruktur- oder Netzwerkbranche — Referenzen: 1 | 30%
• S2: Erfahrung bei der Berücksichtigung von Governance-Vorgaben in Architekturentscheidungen für AI- oder GenAI-Use-Cases — Referenzen: 1 | 20%
• S3: Erfahrung in der Bewertung der technischen Machbarkeit von AI- oder GenAI-Use-Cases aus Architekturperspektive — Referenzen: 1 | 20%
• S4: Erfahrung in der architekturseitigen Bewertung regulatorischer, technischer oder betrieblicher Risiken von AI-Lösungen — Referenzen: 1 | 15%
• S5: Erfahrung mit Architekturdokumentationen für AI-Lösungen zur Erfüllung von Nachweis- und Compliance-Anforderungen — Referenzen: 1 | 15%