Agentic AI Domain Architect

Wir suchen einen Domain-Architekten, der die Zukunft von KI-gesteuerten, agentenbasierten Workflow-Erlebnissen in den Bereichen Logistik, Flotte und Mobilitätslösungen gestaltet. Der Agentic Domain Architect ist verantwortlich für das Design und die Governance der agentischen Schnittstellen zwischen Kundenanwendungen, Unternehmenssystemen und unseren domänenspezifischen KI-Diensten und Workflow-Schichten. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Domänenarchitektur, Agentendesign, Produktentwicklung und angewandter Datenwissenschaft und arbeitet direkt mit Kunden, Partnern, Presales und dem Produktteam zusammen, um komplexe Kunden-Workflows in domänenspezifische Agentenfähigkeiten, Kontextmodelle und Interaktionsmuster zu übersetzen.

Sie definieren, wie Agenten die Domänenrealität verstehen, wie sie mit Kundensystemen interagieren, wie Workflows in wiederverwendbare Fähigkeiten zerlegt werden und wie langfristiges Agentengedächtnis und Benutzerinteraktionen in Lernsignale umgewandelt werden, die die Leistung kontinuierlich verbessern. Dies ist eine praktische Rolle im Produktteam mit starker Verantwortung vom Konzept über Design bis hin zur Implementierung und Lernschleife.

• Agentic Interface & Systems Architecture: Entwerfen und Besitzen agentischer Integrationsmuster zwischen Kundenanwendungen, Unternehmenssystemen und Agentenframeworks (APIs, Ereignisse, MCP-ähnliche Tool-Schnittstellen, Schemata, Verträge).
• Definieren, wie Agenten externe Systeme aufrufen, koordinieren und über sie nachdenken, während sie die Architektur, Sicherheit und Governance-Anforderungen der Kunden respektieren.
• Als architektonische Autorität fungieren, wie agentische Fähigkeiten in reale Kundenumgebungen eingebettet werden, nicht als eigenständige Co-Piloten.
• Domain-Specific Workflow & Skill Design: End-to-End-Geschäftsworkflows in agentenkompatible Domänen-Workflows übersetzen, die in modulare, wiederverwendbare Agentenfähigkeiten zerlegt sind.
• Fähigkeitsgrenzen, Vorbedingungen, Ausgaben, Vertrauenssignale und Fehlermodi definieren.
• Sicherstellen, dass Workflows Automatisierung, Mensch-in-der-Schleife, Eskalation und Erklärbarkeit durch Design unterstützen.
• Domänen-Workflows mit Multi-Agenten- oder hierarchischen Agentenorchestrierungsmodellen abstimmen, wo nötig.
• Context, Memory & Domain Models: Domänenspezifische Kontextmodelle entwerfen, die Betriebsdaten, räumlichen/zeitlichen Zustand (wo relevant), Benutzerabsicht und historische Interaktionen kombinieren.
• Definieren, was Agenten sich merken, vergessen, zusammenfassen oder im Laufe der Zeit abstrahieren sollten.
• Sicherstellen, dass die Kontextverankerung deterministisch, prüfbar und mit den Semantiken der Domäne übereinstimmt.
• Learning Loops & Applied Data Science: Einen datenzentrierten Ansatz zur Verbesserung von Agenten vorantreiben, indem Signale aus Agentengedächtnis, Benutzerinteraktionen, Workflow-Ergebnissen sowie Korrekturen und Überschreibungen extrahiert werden.
• Mit der Datenwissenschaft zusammenarbeiten, um diese Signale in Trainingsdaten, Evaluierungsmetriken und Optimierungsstrategien umzuwandeln.
• Modellauswahl, Verankerungsstrategien und Denkansätze basierend auf domänenspezifischen Beweisen beeinflussen.

• Kunden-Workflows sind nativ agentisch, nicht nachträglich angepasst.
• Agentenfähigkeiten sind wiederverwendbar, beobachtbar und verbessern sich kontinuierlich.
• Domänenkontext und Gedächtnis verbessern die Entscheidungsqualität im Laufe der Zeit erheblich.
• Daten aus der realen Nutzung informieren direkt die Modell-, Workflow- und Fähigkeitevolution.
• Die Organisation entwickelt langlebige agentische IP auf der Domänenebene.

Sie sind ein architekturorientierter Denker, der pragmatisch und ergebnisorientiert bleibt und sich wohlfühlt, in Unklarheiten zu arbeiten und neue Muster zu gestalten, anstatt bestehende Handbücher anzuwenden. Sie verfügen über starke Kommunikationsfähigkeiten und können technische Tiefe mit geschäftlichem und operationellem Kontext in Einklang bringen.

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, Softwaretechnik, kognitiver/datenwissenschaftlicher oder verwandter Fachrichtung.
• 5+ Jahre Erfahrung in der Gestaltung workflow-zentrierter Systeme (nicht nur APIs oder Microservices), wobei mehrere Jahre auf KI-gesteuerte Systeme fokussiert sind.
• Starke Erfahrung in der Gestaltung komplexer Workflows, idealerweise in Logistik, Flotte, Mobilität, Automobil oder Unternehmensplattformen.
• Starker Hintergrund in der Domänen- oder Unternehmensarchitektur, Lösungsarchitektur oder komplexem Systemdesign.
• Starkes Verständnis von agentischen KI-Konzepten: Agentenfähigkeiten, Orchestrierung, Verankerung, Gedächtnis, Denken, Werkzeugnutzung.
• Praktische Erfahrung mit LLMs oder Agentenframeworks in Produktionskontexten.
• Fähigkeit zur tiefen Zusammenarbeit mit der Datenwissenschaft zu Datensätzen, Signalen, Evaluierung und Lernschleifen.
• Komfort beim Diskutieren von Kompromissen zwischen deterministischer Logik, probabilistischem Denken und erlerntem Verhalten.
• Erfahrung in der Integration mit Kundensystemen (ERP, TMS, FSM, Datenplattformen, ereignisgesteuerte Architekturen usw.).
• Starkes Verständnis von semantischen Modellen, Schemata und Schnittstellenverträgen.
• Komfortabel in schnelllebigen, funktionsübergreifenden und hochgradig technischen Umgebungen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit internationalen und verteilten Teams im B2B/B2C-Kontext.
• Fließend in gesprochenem und geschriebenem Englisch.

• Innovative und moderne Technologien.
• Echt internationales Team fantastischer und talentierter Menschen aus über 60 Ländern weltweit, die von starken Technologiezentren in Europa, den USA und Asien sowie mehreren kleineren Standorten aus arbeiten.
• Eine großartige Work-Life-Balance.
• Herausfordernde Probleme zu lösen.
• Kollaborative und unterstützende Kollegen.
• Gelegenheiten zum Lernen, Wachsen und Entwickeln.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt plus Bonus.
• Programme zur Mitarbeitergesundheit und Lebenscoaching-Sitzungen.

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