Intermediate_Developer_KI Entwicklung_CX2026_NEARSHORE #3330
Deloitte GmbH
Ansprechpartner: S. B.
Frankfurt am Main, Deutschland
Beschreibung
DEADLINE: 30.09. um 14 Uhr
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ACHTUNG:
Besondere Rahmenbedingungen
Freelancer AUSGESCHLOSSEN: Beauftragung nur über Dienstleister / Systemhäuser (keine 1-Personen-Gesellschaften
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Projektrahmenbedingungen
Laufzeit: 20.10.2026 – 31.12.2029
Dauer: ca. 38,5 Monate
Gesamtaufwand: 712 Personentage (PT)
2026: 52 PT (davon 5 PT Onsite)
2027: 220 PT (davon 20 PT Onsite)
2028: 220 PT (davon 20 PT Onsite)
2029: 220 PT (davon 20 PT Onsite)
Auslastung / Verteilung:
Gesamt-Auslastung: ca. 85 % bis 90 % (basierend auf durchschnittlich ca. 18–19 Tage/Monat bzw. ca. 4,2 Tage/Woche in den Volljahren 2027–2029)
Onsite-Anteil: ca. 9,1 % insgesamt (65 Onsite-Tage von 712 PT; entspricht ca. 0,4 Tagen/Woche bzw. Ausnahmeterminen bei Bedarf)
Einsatzmodus (Remote / Onsite / Nearshore):
Remote: Größtenteils standortunabhängig und remote.
Onsite: In begründeten Ausnahmefällen (z. B. Datenschutz/Sicherheit bei vertraulichen Daten) fachliche Präsenz an Terminen vor Ort (Hauptstandort: Berlin oder andere Standorte in Deutschland).
Sourcing / Einsatzort: Nearshore innerhalb Deutschlands und des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR)
Projektkontext & Scope
- Kontext: Entwicklung eines KI-basierten Assistenz- und Chatsystems zur Unterstützung von Endkunden/Reisenden inkl. Frontend- und Backend-Komponenten.
- Arbeitsweise: Agiles cross-funktionales Projektteam (Scrum / skalierte Frameworks).
- Sprachen: Deutsch (C2 / annähernd muttersprachlich), Englisch (B2 / selbständig).
Aufgabenschwerpunkte:
- Entwicklung von KI-Systemen, agentischen Anwendungen und LLM-basierten Services für Unternehmensanwendungen.
- Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Agentensystemen (Agent Design, Orchestrierung, Tool Calling).
- Entwicklung von MCP-Servern, Tool-Integrationen und Schnittstellen (Fachanwendungen, Backend-Systeme, APIs).
- Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Architekturen (Datenanbindung, Aufbereitung, Retrieval-Strategien, Prompt-Orchestrierung).
- Entwicklung wiederverwendbarer KI-Komponenten, Services und Frameworks.
- Implementierung von Guardrails, Filtermechanismen, Zugriffskonzepten und Sicherheitsmaßnahmen.
- CI/CD, automatisierte Tests, Erstellung technischer Lösungsdesigns und Dokumentationen.
- Produktivsetzungen, Release-Aktivitäten, Übergabe in den Betrieb sowie technische Beratung zu GenAI- und Enterprise-KI-Architekturen.
Muss-Kriterien (Fachlich zwingende Anforderungen - AUSSCHLUSSKRITERIEN)
M1: Erfahrung in der Entwicklung produktiver KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) in den letzten 5 Jahren (Intermediate, > 3 Jahre Erfahrung).
M2: Erfahrung im Agentic Engineering über den gesamten Prozess (Konzeption, Entwicklung und Betrieb agentischer Systeme) (Intermediate, > 3 Jahre Erfahrung).
M3: Mind. 1 Jahr Erfahrung in Design und Entwicklung von Tool Calling Loops zur Integration komplexer Tool-, Schnittstellen- und Systemlandschaften (Junior, <= 3 Jahre Erfahrung).
M4: Mind. 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von Features durch Kombination von LLMs mit deterministischem Code (Context & Harness Engineering) (Junior, <= 3 Jahre Erfahrung).
M5: Erfahrung in der zielgruppengerechten Kommunikation und Abstimmung mit Projektteams, Entscheidern und Stakeholdern im Rahmen komplexer Softwareentwicklungsprojekte über mehrere Projektphasen hinweg (Nachweis durch 2 Referenzen).
Soll-Kriterien (Bewertungskriterien)
S1 (25 %): Mind. 2 Jahre Erfahrung in KI-gestützter Softwareentwicklung unter Berücksichtigung von Governance-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (idealerweise mit AWS Kiro).
S2 (20 %): Mind. 1 Jahr Erfahrung mit Observability, Monitoring, Tracing und Evaluation von KI-Anwendungen unter Einsatz geeigneter Plattformen (z. B. Langfuse, Arize o. ä.).
S3 (15 %): Mind. 1 Jahr Erfahrung mit produktiven Enterprise-KI-Ökosystemen (z. B. KI-Plattformen, AI-Gateways, Prompt-Management, Modell-Governance).
S4 (10 %): Mind. 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere der Agent-to-Agent-Kommunikation.
S5 (10 %): Mind. 2 Jahre Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) sowie der Integration und Aufbereitung von Daten aus diversen Quellen.
S6 (10 %): Mind. 1 Jahr Erfahrung mit Multi-Agenten-Architekturen, insbesondere der Orchestrierung agentischer Systeme.
S7 (10 %): Mind. 2 Jahre Erfahrung in Design und Betrieb von MCP-Servern.
Zuletzt bearbeitet: 24.09.2026