AI Architect — Agentic AI & Intelligent Automation

Intras Cloud Services ist ein AI-forward Cloud-Beratungs- und Managed Services-Unternehmen, das sich auf Microsoft 365, Azure, Entra ID sowie Sicherheits- und Compliance-Lösungen für mittelständische und große Unternehmen spezialisiert hat. Wir befinden uns auf einem gezielten Wachstumspfad von 10X — wir transformieren uns von einer Boutique-Beratung zu einem skalierbaren, AI-gesteuerten Technologie-Dienstleistungsunternehmen in den nächsten fünf Jahren. Intras AI ist unsere dedizierte AI-Praxis — der Innovationsarm, der für das Design, den Aufbau und die Bereitstellung der agentischen AI-Systeme verantwortlich ist, die sowohl unsere internen Abläufe als auch unsere kundenorientierten Dienstleistungen antreiben.

Der AI Architect wird das technische Fundament dieser Praxis sein. Wir verkaufen unseren Kunden nicht nur AI-Bereitschaft — wir leben sie intern. Jedes Teammitglied ist mit dedizierten AI-Partnern als integrierte Werkzeuge in ihrem täglichen Workflow verbunden. AI ist in unsere Arbeitsweise eingebettet, wie wir liefern, wie wir operieren und wie wir skalieren. Diese Rolle ist der Motor hinter dieser Transformation. Wir suchen unseren ersten AI Architect, der das Design, die Entwicklung und die Bereitstellung von agentischen AI-Systemen über die IC S-Betriebsabläufe und die Intras AI-Praxis hinweg verantwortet.

Zu den Hauptverantwortlichkeiten gehören:

• Design und Implementierung der agentischen AI-Architektur für die internen Abläufe von IC S und die kundenorientierten Angebote von Intras AI — Agentenframeworks, Orchestrierungsebenen, Tool-Integrationen und Bereitstellungspipelines.
• Aufbau, Training und Bereitstellung von AI-Agenten, die interne Abläufe automatisieren, einschließlich Projektlieferung, Dokumentationserstellung, Kunden-Onboarding, Alarmierung und Service-Desk-Triage.
• Entwicklung von AI-gesteuerten Dienstleistungsangeboten und produktisierten Lösungen unter der Marke Intras AI, einschließlich AI-Bereitschaftsanalysen und intelligenten Automatisierungsengagements.
• Einrichtung von Governance-, Überwachungs- und kontinuierlichen Verbesserungsrahmen für bereitgestellte Agenten.
• Direkte Zusammenarbeit mit dem CEO und dem Engineering-Team, um die AI-Entwicklung mit dem 10X-Wachstumsfahrplan des Unternehmens abzustimmen.
• Bewertung und Integration neuer AI-Plattformen, LLMs und Automatisierungstools in den Technologiestack des Unternehmens.
• Erstellung wiederholbarer Muster für die Bereitstellung von Agenten, die über Kundenengagements skalieren können und schließlich als Intras AI-Produkte eigenständig stehen.
• Definition von KPIs und Messung der geschäftlichen Auswirkungen der bereitgestellten AI-Systeme — Kosteneinsparungen, Zeitreduktion, Umsatzgenerierung.
• Unterstützung beim Aufbau des Geschäftsfalls und der operativen Grundlage für Intras AI, um als eigenständige Einheit zu agieren, während die Praxis reift.

Voraussetzungen:

• 5+ Jahre Erfahrung in AI/ML-Engineering, intelligenter Automatisierung oder angewandter AI-Architektur.
• Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von agentischen AI-Systemen, autonomen Workflows oder Multi-Agenten-Orchestrierung.
• Starke Kenntnisse in Python und modernen AI/ML-Frameworks.
• Erfahrung mit LLM-Integration, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und API-gesteuerten Agentenwerkzeugen.
• Fähigkeit, technische AI-Arbeiten direkt mit Geschäftsergebnissen zu verbinden — Sie denken in ROI, nicht nur in Genauigkeitsmetriken.
• Selbstständig und in der Lage, in einem kleinen Team mit hoher Autonomie zu arbeiten.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten — Sie können AI-Konzepte nicht nur Ingenieuren, sondern auch Kunden und Führungskräften erklären.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung in einem MSP, SI oder professionellen Dienstleistungsumfeld.
• Vertrautheit mit dem Microsoft-Cloud-Ökosystem (Azure AI, Copilot-Erweiterbarkeit, Microsoft 365).
• Hintergrund im Aufbau von AI-Produkten oder SaaS-Plattformen.
• Erfahrung mit Workflow-Automatisierungsplattformen und Integrationswerkzeugen.
• Frühere Erfahrung als erste oder frühe AI-Einstellung — Sie wissen, wie man von Null aufbaut.

Was Sie auszeichnet:

• Sie liefern Agenten, keine Präsentationen — Ihr Portfolio umfasst AI-Systeme, die heute in Produktion sind.
• Sie denken in Geschäftsauswirkungen: Ihre ersten bereitgestellten Agenten sollten sich innerhalb von Monaten, nicht Jahren, amortisieren.
• Sie sind begeistert davon, von Grund auf neu zu bauen und benötigen kein großes Team, um Ergebnisse zu liefern.
• Sie verstehen, dass Governance und Überwachung ebenso wichtig sind wie die Bereitstellung.
• Sie möchten eine AI-Praxis von Grund auf aufbauen — mit der Unterstützung eines etablierten Dienstleistungsunternehmens und einem klaren Weg zur Führung eines eigenständigen AI-Geschäfts.

Warum diese Rolle — Die Möglichkeit, die AI-Praxis aufzubauen: Eine Greenfield-Möglichkeit, die gesamte agentische AI-Fähigkeit für ein Unternehmen zu entwerfen, das auf ihre Zukunft setzt — mit einem klaren Weg, dass Intras AI zu einer eigenen Einheit wird.

Finanziert durch echte Einnahmen: Im Gegensatz zu einem nicht finanzierten Startup sitzen Sie innerhalb der IC S mit aktiven Kunden, laufenden Projekten und operativen Workflows, die Sie von Tag eins an nutzen können.

10X-Wachstumspfad: IC S verwandelt sich in einen Managed Intelligence Provider über fünf Jahre — Sie werden die AI-Systeme entwerfen, die dies ermöglichen.

Direkter Zugang zum CEO: Arbeiten Sie eng mit einem CEO zusammen, der AI versteht, sie täglich nutzt und alle Hindernisse aus dem Weg räumt.

Kundenorientierte Auswirkungen: Ihre Arbeit wird nicht in einem Labor bleiben — sie wird echte Kundenengagements antreiben und sofort Einnahmen generieren.

Eigenkapital in Ergebnissen: Leistungsboni, die an die messbaren Auswirkungen Ihrer AI-Bereitstellungen gebunden sind.

Bewerbungsprozess: Um sich zu bewerben, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf und ein kurzes Portfolio oder eine Zusammenfassung von 2–3 agentischen AI- oder intelligenten Automatisierungssystemen, die Sie persönlich entworfen und in Produktion gebracht haben. Wir möchten sehen, was Sie geliefert haben, nicht was Sie theoretisiert haben.