Senior UX/Usability Designer – AI-/GenAI-Nutzererlebnisse_#3129_LP3631

Project overview

Bewerbungs-/Angebotsfrist 13.10.2026, 14:00 Uhr

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

Bündelanfrage: 3/6

__

Projektrahmenbedingungen

Project details

Frankfurt am Main; ggf. weitere Standorte in Deutschland

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

Umfang: 155 PT davon 140 remote, 15 Onsite = 90,32% remote

Durchschnitt ca. 2,47 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: Nutzerbedürfnisse, Kontexte und Verhalten qualitativ/quantitativ erforschen; Nutzungsdaten, Interviews und Feedback verbinden. Personas, Journeys und Szenarien entwickeln; Hürden und Akzeptanzrisiken erkennen. Chatbot-/Voicebot-/Assistenz-Interaktionen inklusive Dialogführung, Fehlern/Eskalationen, KI-Ergebnissen und Unsicherheiten gestalten. Wireframes, Mock-ups und Prototypen erstellen. Usability-/A/B-/Konzepttests, heuristische Evaluationen und Walkthroughs durchführen.

Vertrauen, Barrierefreiheit, responsive Standards und regulatorische Rahmen bewerten; Enablement-/Co-Building-Formate validieren. Designworkshops, Qualitätssicherung, Empfehlungen und prüffähige Dokumentation.

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 Gestaltung von Nutzererlebnissen für AI- oder GenAI-gestützte Anwendungen — Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
• M2: Erfahrung in der Gestaltung von Nutzererlebnissen für AI- oder GenAI-gestützte Anwendungen — Intermediate (> 3 Jahre Erfahrung)
• M3: Erfahrung in der Ableitung von Designentscheidungen auf Basis qualitativer Nutzerinterviews — Referenzen: 1
• M4: Erfahrung in der fachlichen Bewertung KI-gestützter Interaktionskonzepte einschließlich Conversational Interfaces oder generativer Assistenzsysteme — Referenzen: 1
• M5: Verantwortung für die fachliche Steuerung interdisziplinärer Design-Teams innerhalb komplexer Produkt- oder Transformationsvorhaben — Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
• S1: Erfahrung in der Konzeption KI-gestützter Interaktionskonzepte als Bestandteil eines digitalen Nutzererlebnisses — Referenzen: 1 | 20%
• S2: Erfahrung in der Konzeption von User Experiences für AI- oder GenAI-basierte Lösungen — Referenzen: 2 | 20%
• S3: Erfahrung in der Konzeption von Prompt-basierten Nutzerinteraktionen für AI-oder GenAI-Anwendungen — Referenzen: 1 | 20%
• S4: Erfahrung in der Gestaltung nutzerzentrierter Lösungen in regulierten oder stark prozessgeprägten Branchen, beispielsweise Eisenbahnverkehr, Infrastrukturmanagement, Logistik oder Energieversorgung — Referenzen: 1 | 20%
• S5: Erfahrung in der verständlichen Aufbereitung technischer oder AI-bezogener Inhalte für Endnutzer oder fachliche Stakeholder — Referenzen: 2 | 20%