AI Agent Architect (m/w/d)

logen.ai; Berlin; Vor Ort; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Logen.ai in Berlin sucht eine/n AI-Agent Architect, der KI-Lösungen für reale Kundenanforderungen entwirft und implementiert. Du verbindest AI-Agent-Plattformen mit bestehenden Systemen und übersetzt fachliche Prozesse in robuste End-to-End-Lösungen.

Hands-on-Arbeit, Fokus auf API-Integration, Conversations und Performance-Optimierung. Du bringst mehrjährige Erfahrung in Softwareentwicklung oder Solution Architecture, Kenntnis von APIs/Backend-Systemen und Interesse an LLMs/Conversational AI

Qualifikationen

• Erste bis mehrjährige Berufserfahrung in Softwareentwicklung, Solution Architecture, Technical Consulting, Systemintegration oder vergleichbarem technischen Umfeld
• Erfahrung mit APIs und Backend-Systemen sowie gutes Verständnis dafür, wie unterschiedliche Systeme Daten austauschen
• Grundlegende Programmierkenntnisse, idealerweise in Python , JavaScript oder TypeScript
• Fähigkeit, technische Dokumentationen zu lesen und Anforderungen in konkrete Implementierungen zu übersetzen
• Interesse an LLMs, AI Agents und Conversational AI – praktische Erfahrung mit Prompt Engineering ist willkommen
• Strukturierte und analytische Arbeitsweise
• Freude an direkter Zusammenarbeit mit Customer Service, IT und Fachbereichen

Aufgaben

• AI-Agent-Lösungen konzipieren: End-to-End-Lösungen für Chat- und Voice-Agents entwerfen und Kundenanforderungen in klare Konzepte übersetzen
• Systeme integrieren: AI-Agent-Plattformen an CRM-, ERP-, Helpdesk-, Contact-Center- oder Backend-Systeme anbinden
• APIs implementieren und testen: REST- und SOAP-APIs, Webhooks, JSON/XML, Authentifizierungsverfahren und Daten-Mappings verwenden
• Conversation-Flows entwickeln: Prozesse so strukturieren, dass AI Agents sie zuverlässig ausführen, inklusive Prompts, Regeln, Fallbacks und Eskalationslogiken
• Agent-Performance verbessern: Agenten testen, Fehlerbilder analysieren und Antworten/Flows/Integrationen optimieren
• Technische Probleme lösen: Blocker früh erkennen, Schnittstellen debuggen und pragmatische Lösungen entwickeln
• Kundenprojekte begleiten: Direkter Austausch mit Customer Service, IT und Fachbereichen; Sachverhalte verständlich erklären
• Implementierungen dokumentieren: Architekturentscheidungen, Integrationen, Testfälle und Best Practices festhalten
• Know-how weiterentwickeln: Entwicklungen rund um LLMs, Agentic AI und Conversational AI beobachten und bewerten

Kenntnisse

Softwareentwicklung

Solution Architecture

Systemintegration

APIs

Python

JavaScript/TypeScript

Prompt Engineering

LLMs

Kundenkontakt

Tools

REST

SOAP

Webhooks

XML/JSON

CRM

ERP

Jobbeschreibung

Du willst AI Agents nicht nur konzipieren, sondern in reale Systeme und Kundenprozesse bringen? Bei uns entwickelst du AI-Agent-Lösungen, die produktiv eingesetzt werden, mit technischer Tiefe, direktem Kundenkontakt und sichtbarem Einfluss auf die Qualität des Kundenservice. Wir sind ein Berliner KI-Startup, spezialisiert auf AI- und NLP-Lösungen für den Kundenservice. Wir unterstützen Unternehmen dabei, AI Agents, Voicebots und Automatisierungslösungen erfolgreich zu implementieren und kontinuierlich zu verbessern. Gegründet 2023 von Oscar Schwarz und Ludwig Sickert, arbeiten wir heute als kleines, spezialisiertes Team an anspruchsvollen Kundenprojekten und unserem eigenen SaaS-Produkt AIdapt. AIdapt analysiert AI Agents, macht ihre Performance messbar und zeigt konkrete Verbesserungsmöglichkeiten auf. Wir arbeiten technologieunabhängig und setzen je nach Use Case unter anderem auf Plattformen wie Parloa, Cognigy, telli, Botario und OpenAI. Unser Anspruch: Wir setzen um, was andere nur auf Slides zeigen.

Aufgaben

Als AI Agent Architect (m/w/d) entwirfst und implementierst du KI-Lösungen für reale Kundenanforderungen. Du verbindest AI-Agent-Plattformen mit bestehenden Unternehmenssystemen, übersetzt fachliche Prozesse in robuste Agent- und Conversation-Flows und sorgst dafür, dass die Lösung zuverlässig funktioniert. Du musst dafür kein ausgewiesener LLM-Forscher sein. Wichtig ist, dass du bereits praktische Erfahrung mit Software, APIs oder technischen Implementierungen hast, komplexe Probleme strukturiert zerlegst und dich schnell in neue Technologien einarbeitest. Die Rolle verbindet Solution Architecture, Integration Engineering und Conversational AI. Du arbeitest hands‑on und übernimmst mit wachsender Erfahrung zunehmend Verantwortung für technische Lösungen und Kundenprojekte.

Deine Aufgaben:

AI-Agent-Lösungen konzipieren: Du entwirfst End-to-End-Lösungen für Chat- und Voice-Agents und übersetzt Kundenanforderungen in klare technische und fachliche Konzepte.

Systeme integrieren: Du bindest AI-Agent-Plattformen an bestehende Systeme wie CRM-, ERP-, Helpdesk-, Contact-Center- oder Backend-Lösungen an.

APIs implementieren und testen: Du arbeitest mit REST- und gegebenenfalls SOAP-APIs, Webhooks, JSON/XML, Authentifizierungsverfahren und Daten-Mappings.

Conversation-Flows entwickeln: Du strukturierst Prozesse so, dass AI Agents sie zuverlässig ausführen können, und setzt Prompts, Regeln, Fallbacks und Eskalationslogiken um.

Agent-Performance verbessern: Du testest Agenten systematisch, analysierst Fehlerbilder und optimierst Antworten, Flows und Integrationen.

Technische Probleme lösen: Du identifizierst Blocker früh, debugst Schnittstellen und entwickelst gemeinsam mit Kunden und Team pragmatische Lösungen.

Kundenprojekte begleiten: Du arbeitest direkt mit Ansprechpartnern aus Customer Service, IT und Fachbereichen und erklärst technische Zusammenhänge verständlich.

Implementierungen dokumentieren: Du hältst Architekturentscheidungen, Integrationen, Testfälle und Best Practices nachvollziehbar fest.

Know-how weiterentwickeln: Du beobachtest neue Entwicklungen rund um LLMs, Agentic AI und Conversational AI und bewertest ihren praktischen Nutzen für unsere Projekte.

Qualifikation

Das bringst du mit Erste bis mehrjährige Berufserfahrung in Softwareentwicklung, Solution Architecture, Technical Consulting, Systemintegration oder einem vergleichbaren technischen Umfeld Erfahrung mit APIs und Backend-Systemen sowie ein gutes Verständnis dafür, wie unterschiedliche Systeme Daten austauschen Grundlegende Programmierkenntnisse, idealerweise in Python , JavaScript oder TypeScript Fähigkeit, technische Dokumentationen zu lesen und Anforderungen in konkrete Implementierungen zu übersetzen Interesse an LLMs, AI Agents und Conversational AI – praktische Erfahrung mit Prompt Engineering ist willkommen Strukturierte und analytische Arbeitsweise: Du gehst Problemen auf den Grund, statt nur Symptome zu bearbeiten Freude an direkter Zusammena