Agenten und Modelle
Frontier-Modelle über das Rinascai AI Gateway, Agent-Orchestrierung mit Coordinator- und Subagenten-Mustern, Coding-Agents in Entwicklung und CI/CD.
Engineering · Freie Mitarbeit
AI Architect (m/w/d)
Agentische Systeme für die Rinascai AI Suite und unsere Mandate
Du entwirfst die agentischen Systeme, mit denen die Rinascai AI Suite und unsere Kunden Modelle produktiv arbeiten lassen: Orchestrierung, strukturierte Ausgaben, Kontextführung und Werkzeuganbindung über MCP, prüfbar und mit Human in the Loop.
- Arbeitsort
- HybridKarlsruhe / ZürichPräsenztage nach Absprache, Rest remote
- Umfang
- Freie MitarbeitAuslastung nach Absprache
- Vertrag
- Unbefristet
Über uns
Rinascai stellt mittleren und großen Unternehmen im DACH-Raum den externen AI Officer und bringt KI von der Diagnose bis in den produktiven, EU-AI-Act-konformen Betrieb. Dazu gehört die Rinascai AI Suite mit Prozesslandkarten, Governance-Dokumentation, Risikoklassifizierung, Kostenkontrolle und dem Gateway für EU-Hosting, Pseudonymisierung und kontrollierte Modellzugriffe.
Rinascai ist aus der Operating- und Data-Analytics-Praxis von OPCORE Partners hervorgegangen. Die Sitze liegen in Karlsruhe und Zürich, Ansprechpartner gibt es an zentralen DACH-Standorten. Zu den Referenzen des Teams zählen unter anderem Otto Group, METRO, Reischmann, Breuninger und FRITZ! (AVM).
Worum es geht
Ein einzelner Modellaufruf ist heute kein Produkt mehr. Was bei unseren Kunden Wirkung zeigt, sind Systeme aus mehreren Agenten, die Aufgaben zerlegen, Werkzeuge aufrufen, Zwischenstände sichern und ihre Ergebnisse in einer Form abliefern, die ein nachgelagerter Prozess und ein Prüfer verarbeiten können.
Als AI Architect verantwortest du den Entwurf dieser Systeme. Du entscheidest, wann ein Vorhaben direkte Ausführung braucht, wann einen Planungsschritt mit Freigabe und wann einen mehrstufigen Workflow. Du wählst zwischen Coordinator-Worker, paralleler Ausführung und sequenzieller Pipeline und begründest die Wahl mit Abdeckung, Latenz und Zuverlässigkeit.
In der Rinascai AI Suite baust du damit den Action Layer aus: die kontrollierte Nutzung agentischer Werkzeuge über MCP (Model Context Protocol), mit Berechtigungen je Agent und Human in the Loop. In den Mandaten überträgst du dieselben Muster auf Extraktions-, Review- und Recherchepipelines, die im Fachbereich des Kunden laufen.
Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen dem AI Engineer, der Gateway und Plattform betreibt, und den AI Consultants, die die Vorhaben im Mandat halten. Deine Referenzarchitekturen sind das, was aus einem Mandat ins nächste wandert.
Deine Verantwortung
Agentische Architektur
Du wählst je Vorhaben zwischen direkter Ausführung, Planungsmodus mit Freigabe und mehrstufigem Workflow, nach Umfang, Risiko und Bedarf an menschlicher Prüfung.
Multi-Agent-Orchestrierung
Du entwirfst Coordinator-Worker-Strukturen, parallele Ausführung und sequenzielle Pipelines, schneidest Subagenten mit eigenem Systemprompt, Werkzeug-Restriktionen und Kontext-Scoping zu und legst fest, wie Aufgaben dynamisch zerlegt werden, wenn unterwegs Neues auftaucht.
Strukturierte Ausgaben und Extraktion
Du definierst Schemata mit optionalen Feldern, nullbaren Werten und Enums, erzwingst sie über Tool Use mit JSON-Schema und teilst große Aufgaben so, dass Ergebnisse vollständig ankommen und sich zusammenführen lassen.
Kontext und Zustand
Du gestaltest Zustandspersistenz und Wiederaufnahme für mehrstufige Pipelines und hältst lange Sitzungen mit Subagenten-Isolation, Scratchpad-Dateien, Zusammenfassung und gezieltem Lesen innerhalb des Kontextfensters.
Review- und Prüfpipelines
Du trennst Review-Pässe nach Anliegen wie Sicherheit, Fachlogik und API-Design, senkst Fehlalarme über projektspezifische Konventionen und Ausschlusskriterien und leitest Ergebnisse nach Konfidenz und Feldunsicherheit an menschliche Prüfer.
Agentische Entwicklungs-Workflows
Du richtest Coding-Agents in CI/CD (Continuous Integration und Continuous Delivery) ein, nicht-interaktiv, mit Berechtigungsmodi sowie Kosten- und Turn-Limits, und legst fest, welche Regel wohin gehört: Projektinstruktionen, pfadbezogene Regeln, Skills, Hooks oder Berechtigungseinstellungen.
MCP-Integration
Du bindest MCP-Server in Agenten und Anwendungen ein, entscheidest zwischen Ressourcen und Tools, schreibst Tool-Beschreibungen, die Fehlzuordnungen verhindern, und sequenzierst Werkzeugaufrufe so, dass Voraussetzungen vor abhängigen Aufrufen vorliegen.
Referenzarchitekturen ins Mandat
Du überträgst die Muster aus der Suite in Kundenvorhaben, dokumentierst sie als Referenzarchitektur und übergibst sie an AI Consultants und Kundenteams, damit sie ohne dich weiterlaufen.
Unser Tech-Stack
Werkzeuganbindung
MCP für agentische Werkzeuge mit Human in the Loop, n8n für Workflow-Automatisierung, Tool Use mit JSON-Schema für strukturierte Ausgaben.
Sprachen
Python und TypeScript.
Plattform
Europäische Infrastruktur, Docker, Kubernetes oder vergleichbare Orchestrierung, CI/CD und Infrastructure as Code, betrieben durch den AI Engineer.
Governance
Audit-Logs, Berechtigungen je Mandant und Agent, Risikoklassifizierung nach EU AI Act über die Rinascai AI Suite.
Das bringst du mit
Must-have
- Mehrjährige Erfahrung im Entwurf von LLM-Anwendungen (Large Language Model) im produktiven Einsatz, darunter mindestens ein agentisches System mit Werkzeugaufrufen, das du selbst verantwortet hast.
- Multi-Agent-Orchestrierung in der Praxis. Konkret heißt das für uns:
- Du wählst zwischen Coordinator-Worker, paralleler Ausführung und sequenzieller Pipeline und begründest die Wahl.
- Du schneidest Subagenten mit eigenem Systemprompt, Werkzeug-Restriktionen und Kontext-Scoping zu und gibst ihnen alle Befunde und Metadaten mit, die sie brauchen.
- Du persistierst Zustand so, dass eine unterbrochene Pipeline ohne Doppelarbeit weiterläuft.
- Strukturierte Ausgaben sicher im Griff: Tool Use mit JSON-Schema, tool_choice zur Erzwingung des Aufrufs, Extraktionsschemata mit optionalen und nullbaren Feldern und Enums, Aufteilen statt max_tokens hochdrehen, wenn Ausgaben abbrechen.
- Kontextmanagement über lange Sitzungen: Subagenten-Isolation, Scratchpad-Dateien, Zusammenfassung, gleitende Fenster und strukturierte Zustandsobjekte, mit Erfahrung, wann welches Mittel trägt.
- Coding-Agents in Entwicklung und CI/CD eingerichtet: nicht-interaktive Läufe mit Berechtigungsmodi sowie Kosten- und Turn-Limits, Review-Konfigurationen mit strukturiertem Output, Konfiguration über Projektinstruktionen, pfadbezogene Regeln, Skills und Hooks.
- MCP-Server integriert und selbst gebaut, mit klarer Trennung von Ressourcen und Tools und Tool-Beschreibungen, die Zweck, Eingabeformat und Abgrenzung zu ähnlichen Tools benennen.
- Deutsch verhandlungssicher, Englisch fließend.
Nice to have
- Claude Certified Architect (Foundations oder Professional) oder die Bereitschaft, die Zertifizierung in den ersten Monaten zu erwerben.
- Routing von Extraktionsergebnissen an menschliche Prüfer nach Konfidenzwerten und Feldunsicherheit statt nach Stichprobe.
- Einsatz der Message Batches API für asynchrone Verarbeitung großer Dokumentbestände.
- Aufbau von Evaluationen für agentische Systeme, etwa mit Beispielsätzen, Fehlerklassen und gebündeltem Feedback.
- Python und TypeScript beide sicher.
- Regulatorik im Betriebskontext: EU AI Act, ISO 27001, ISO 42001.
- Erfahrung in Beratungsmandaten mit Übergabe an Kundenteams.
Wie wir arbeiten
Du arbeitest fachlich direkt mit dem CPTO, flache Struktur, keine Zwischenebene. Deine Architekturentscheidungen fallen im Gespräch, dokumentiert werden sie als Entscheidungsvorlage mit Alternativen und Konsequenzen.
Du stimmst dich eng mit dem AI Engineer ab, der Gateway und Plattform verantwortet, und mit den AI Consultants, die deine Architekturen im Mandat betreiben. Wo ein Muster zum zweiten Mal gebraucht wird, gehört es in die Suite.
Wir setzen KI in der Entwicklung produktiv ein. Unsere Entwicklungs-Workflows sind darauf ausgelegt, dass Agents darin arbeiten. Wir erwarten, dass du dem Output eines Agenten genauso kritisch begegnest wie einem fremden Pull Request, und dass du Unsicherheit in Ergebnissen sichtbar lässt, statt sie zu einer glatten Aussage zu verdichten.
Was wir bieten
Architekturverantwortung
Die agentische Architekturlinie der Suite und der Mandate in deiner Hand, vom Entwurf bis zur Referenzarchitektur.
Führung
Fachlich direkt durch den CPTO, flache Struktur, keine Zwischenebene.
Einstieg über freie Mitarbeit
Start als freie Mitarbeit mit Auslastung nach Absprache, ein Wechsel in Festanstellung ist möglich.
Hybrides Arbeiten
Präsenztage in Karlsruhe oder Zürich nach Absprache, der Rest flexibel.
Unbegrenztes Token-Budget
Für AI-assisted Coding und die Tools deiner Wahl.
Zertifizierung
Wir übernehmen die Prüfungsgebühr für die Claude Certified Architect Zertifizierung und geben dir Vorbereitungszeit dafür.
Unser Bewerbungsprozess
- 01Screening deiner Bewerbungsunterlagen
- 02Kennenlernen30 Minuten
- 03Praxisaufgabe als Fach-Challenge
- 04Gespräch zu den Findingsund Abstimmung der Rahmenbedingungen
- 05Abschlussgespräch, Angebot und Kennenlernen des Teams
- 06Onboarding
Jetzt bewerben
Der Einstieg erfolgt über freie Mitarbeit, ein Wechsel in Festanstellung ist möglich. Anschreiben ist optional. Zeig uns ein agentisches System, das du gebaut hast: Repository, Architekturskizze oder Demo.
Unterlagen senden →
hello@rinascai.com
Ihre Ansprechpartner
- Jean-Luc WinklerCTO / CPO
