AI Operations Engineer / Workflow Architect 100% (DE/EN)

About the Role

Als AI Operations Engineer bist du das operative Herzstück unserer KI-Transformation. Du sitzt im CEO Office, rapportierst direkt an den Head of AI Strategy & Adoption und trägst die Verantwortung dafür, dass unsere KI-Strategie nicht nur auf dem Papier existiert – sondern täglich in jedem Team, in jedem Prozess wirkt.

Du baust autonome, AI-native Workflows und Agenten‑Systeme, die kognitive Aufgaben eigenständig übernehmen. Du misst Outputs, nicht nur Deployments. Du denkst in Systemen, nicht in Einzellösungen. Und du befähigst unsere Operations‑Teams – von Marketing über HR bis Finance – eigenständig mit KI zu arbeiten, ohne für jede Anfrage die Technologie‑Abteilung zu bemühen.

Dies ist keine Stabsstelle und keine Projektmanagementrolle. Du baust, testest, lieferst – und iterierst schnell.

Responsibilities

AI‑native Workflow‑Design & Orchestrierung

• Design und Betrieb autonomer AI‑Agenten und Multi‑Agent‑Systeme für operative Aufgaben in Marketing, HR, Finance und Sales Support
• Orchestrierung von LLM‑basierten Workflows mit Claude, Gemini und weiteren Frontier‑Modellen – tool‑agnostisch, ergebnisorientiert
• Aufbau von Agentic Pipelines über Paperclip: Agenten‑Koordination, Task‑Delegation und Workflow‑Steuerung als primärer Orchestrierungs‑Layer
• Aufbau und Betrieb von Agentic Pipelines, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern situativ entscheiden und eskalieren
• Systemintegration über APIs und Webhooks; klassische Automatisierungsplattformen (Make, n8n) als ergänzendes Werkzeug, wo native AI‑Orchestrierung noch nicht greift

AI‑Qualität, Governance & Evaluation

• Aufbau systematischer Evaluierungs‑Frameworks für AI‑Outputs in produktiven Prozessen – kein Deployment ohne Qualitätskontrolle
• Definition und Betrieb von Guardrails und Eskalationslogiken für autonome AI‑Aktionen mit Kundenkontakt
• Transparentes Reporting über AI‑Performance, Fehlerquoten und Effizienzgewinne an Head of AI, CTO und CEO
• Enge Abstimmung mit Legal und Compliance bei AI‑Aktionen mit regulatorischer Relevanz

Knowledge Architecture & institutionelles Gedächtnis

• Aufbau und strategische Pflege der unternehmensweiten Knowledge‑Base in Langdock als AI‑Betriebsgedächtnis
• Strukturierung von Unternehmenswissen so, dass Agenten zuverlässig darauf zugreifen und eigenständig Entscheidungen ableiten können
• Sicherstellung von Aktualität, Qualität und Zugriffsstruktur der Knowledge‑Layer – inkl. Versionierung und Ownership‑Logik

Internes AI‑Betriebs

• Aufbau eines internen AI AgentOS: jede Person in Operations kann AI‑Workflows eigenständig steuern und anpassen – ohne Tech‑Abhängigkeit
• Entwicklung interner Standards, Playbooks und Governance‑Strukturen für den unternehmensweiten AI‑Einsatz
• Identifikation und Förderung interner AI‑Champions; du baust Kompetenz auf, nicht Abhängigkeit von dir

Must‑Have Requirements (Muss‑Kriterien)

• Nachgewiesene, hands‑on Erfahrung im Aufbau AI‑nativer Workflows und Agenten‑Systeme in produktiven Umgebungen – nicht theoretisch, nicht im Sandbox
• Tiefes Verständnis von LLM‑Systemen: Prompt Engineering, Kontext‑Management, Tool Use, Agenten‑Architektur
• Erfahrung mit AI‑Orchestrierungsplattformen (Paperclip oder vergleichbar) für Multi‑Agent‑Koordination und Aufgaben‑Delegation
• Erfahrung mit AI‑Evaluierung: du weißt, wie man AI‑Outputs systematisch testet, bewertet und verbessert
• Starkes Integrations‑Verständnis: API‑Logik, Webhooks, Datenstrukturen (JSON, REST) – tool‑agnostisch
• Erfahrung mit Knowledge‑Management‑Plattformen (Langdock oder vergleichbar) für unternehmensweiten Wissen
• Fähigkeit, Business‑Zusammenhänge zu verstehen und jede Automatisierungsentscheidung an messbarem Geschäftswert zu knüpfen – kein reines Tool‑Denken
• Hohe Eigeninitiative: du brauchst keine tägliche Führung, du schaffst sie für andere

Nice‑to‑Have (Kann‑Kriterien)

• Erfahrung mit klassischen Workflow‑Automatisierungsplattformen (Make, n8n oder vergleichbar) – als ergänzendes Werkzeug
• Grundkenntnisse in Python oder vergleichbarer Scripting‑Sprache für Custom‑Logik
• Erfahrung in einem Scale‑up oder wachstumsorientierten Unternehmen
• Hintergrund in PropTech, FinTech oder operationsintensivem B2B‑Umfeld
• Erfahrung mit CRM‑Systemen

Personal Traits (Persönlichkeit)

• Du denkst in Systemen und Hebeln, nicht in Einzelaufgaben
• Hohe Lerngeschwindigkeit: du bist in 6 Monaten auf dem Stand, den andere in 2 Jahren erreichen
• Du kannst AI‑Komplexität für nicht‑technische Stakeholder greifbar machen
• Deutsch und Englisch fließend in Wort und Schrift