vom 09.11.2026
Eigenständige Steuerung der Entwicklung eines neuen Skills für einen bestehenden agentischen Chatbot, von den ersten Business-Anforderungen bis hin zur Implementierung und Evaluierung. Schnelles Verständnis der Business-Domäne und des Anwendungsfalls sowie Überführung dieser in funktionale Anforderungen und Datenanforderungen. Identifikation der benötigten Daten und Navigation durch die unternehmensweite Datenlandschaft, um relevante Datenquellen zu finden und zu bewerten. Konzeption und Implementierung der erforderlichen Datenextraktion, -aufbereitung, -integration und -analyse, einschließlich Workflow-Automatisierung und Orchestrierung mit Tools wie n8n. Entwicklung und Optimierung des Agenten-Skills sowie Überführung von Business-Wissen und Daten in effektive Prompts und Agentenanweisungen. Testen und iterative Verbesserung des Skills, um genaue, zuverlässige und nützliche Ergebnisse sicherzustellen. Proaktive Abstimmung mit Business-Experten, Data Ownern und technischen Stakeholdern sowie Steuerung des Workstreams mit einem hohen Maß an Eigenständigkeit.
Anforderungen: Senior-Level-Erfahrung in Data Engineering, Analytics, KI oder verwandten Consulting-Rollen, idealerweise in einem großen Unternehmensumfeld. Hervorragende Business-Analyse-Fähigkeiten und nachgewiesene Fähigkeit, neue Domänen schnell zu verstehen und Business-Anforderungen in Datenanforderungen zu überführen. Fundierte Erfahrung in Data Discovery und Datenintegration, einschließlich der Identifikation geeigneter Datenquellen in komplexen Unternehmensumgebungen. Fundierte praktische Kenntnisse in Python, SQL, Datenanalyse und Data Engineering. Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken, APIs und heterogenen Unternehmensdatenquellen. Fundierte praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen und agentischen Systemen. Umfassende Erfahrung im Prompt Engineering, insbesondere bei der Überführung von Domänenwissen und Geschäftsregeln in zuverlässiges LLM-Verhalten. Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Workstreams eigenständig zu strukturieren und voranzutreiben, von übergeordneten Anforderungen bis hin zu einer funktionierenden Lösung. Erfahrung im systematischen Testen und Evaluieren von LLM-Ausgaben. Praktische Erfahrung mit n8n oder vergleichbaren Tools zur Workflow-Automatisierung/-Orchestrierung, einschließlich API-Integration, Datenverarbeitung und der Anbindung von KI-Komponenten an Unternehmensdatenquellen.
Ort: München. Laufzeit: 16.11.2026 - 28.02.2027. Arbeitszeit: Vollzeit. Aufwand: 595 Stunden.
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