Spitzenbesetzung

Solution Architect AI

Architekturprofil, das je Use Case lösungsnahe KI-Architekturen entwirft und das Engineering anleitet.

Solution Architects AI denken use-case-zentriert. Sie verstehen das Geschäftsproblem, entwerfen eine konkrete technische Lösung, wählen Modelle und Komponenten aus und begleiten Engineering und Fachbereich bis zur Auslieferung.

Festanstellung
90.000–140.000 €
Freelance
1.100–1.450 €/Tag

Aufgaben

Discovery mit Fachbereich, Architekturdokument je Use Case, Modell- und Komponentenauswahl, Risikoanalyse, Begleitung der Umsetzung, Übergabe an Betrieb.

Skills

Solides Verständnis von ML/LLM, Cloud, Integration, gute Kommunikation, Fachbereichs-Empathie, Erfahrung mit Datenschutz und Sicherheit.

Markt 2026

Festanstellung: 90.000–140.000 €. Freelance: 1.100–1.450 €/Tag.

Recruiting

Time-to-Hire 8–12 Wochen über kuratiertes Sourcing.

Praxis & Empfehlung 2026

Solution Architects AI sind die taktische Schicht zwischen Use Case und Plattform: Sie übersetzen das Geschäftsproblem in eine konkrete, baubare Lösung. Erfolgreiche Profile bringen ein gutes Gefühl für Kosten, Risiken und Time-to-Market mit – nicht nur Technologie-Vorlieben. Im Mittelstand übernimmt diese Rolle häufig auch ein Stück Discovery- und Stakeholder-Arbeit. Spitzenbesetzung empfiehlt, in der Stellenbeschreibung klar zu trennen, was Solution Architecture, was Engineering und was Plattform-Architektur ist – sonst entstehen unklare Erwartungen und Frust auf allen Seiten. Eine saubere Trennung verhindert auch, dass die Person als Mädchen-für-alles verheizt und nach 9–12 Monaten wieder abwandert.

Häufige Fragen

Solution Architect oder AI Architect?
AI Architects denken plattform- und programmnah, Solution Architects use-case-nah. Beide ergänzen sich.

Passende Leistungen

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Verwandte Begriffe

  • AI ArchitectSenior-Profil, das End-to-End-Architekturen für KI-Systeme entwirft und in bestehende IT-Landschaften einbettet.
  • Enterprise Architect AIArchitekturrolle, die KI in die Gesamt-Enterprise-Architektur einbettet: Daten, Prozesse, Anwendungen, Governance.
  • AI Product ManagerProduktmanager mit KI-Spezialisierung: Use Cases, Metriken, Eval-Akzeptanz, Roadmap, Stakeholder.

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