Was macht ein:e AI Solutions Architect?
AI Solutions Architect (Architekt:in für KI-Lösungen)
AI Solutions Architects entwerfen die technischen Gesamtlösungen für KI-Anwendungen in Unternehmen. Sie planen und koordinieren die Architektur von Systemen, in denen Künstliche Intelligenz eingesetzt wird – von der Dateninfrastruktur über das Modelltraining bis zur Integration in bestehende IT-Landschaften. Dabei verbinden sie technisches Tiefenwissen mit einem klaren Verständnis für Business-Anforderungen. Ihr Ziel: KI-Lösungen, die leistungsfähig, skalierbar und langfristig wartbar sind.
Aufgaben von AI Solutions Architects
- Konzeption von End-to-End-Architekturen für KI-Anwendungen (z. B. Empfehlungssysteme, Prognosemodelle, generative KI)
- Auswahl geeigneter Technologien, Frameworks und Plattformen für den jeweiligen Anwendungsfall
- Integration von KI-Modellen in bestehende IT- und Datenlandschaften
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, Engineers, IT-Sicherheit, DevOps und Fachabteilungen
- Sicherstellung technischer Anforderungen wie Skalierbarkeit, Performance und Wartbarkeit sowie Einhaltung von Sicherheitsstandards
- Technische Leitung in KI-Projekten sowie Abstimmung mit externen Dienstleistern oder Cloud-Anbietern
- Dokumentation und kontinuierliche Weiterentwicklung von Architekturstandards
Voraussetzungen für den Beruf
Ein Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich ist meist Voraussetzung. Entscheidend ist die umfassende Praxiserfahrung im Bereich Software-Architektur und Cloud-Technologien – ergänzt durch fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Erfahrung mit gängigen KI-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch). Viele AI Solutions Architects kommen aus dem klassischen IT-Architektur-Umfeld und haben sich gezielt auf KI-Technologien spezialisiert.
Wichtige Fähigkeiten
Fachkenntnisse (Hard Skills):
- Erfahrung im Design von Systemarchitekturen (Microservices, APIs, Event-Driven Architecture)
- Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning, NLP, MLOps (z. B. automatisiertes Modelltraining, Deployment, Monitoring)
- Umgang mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure, Google Cloud inkl. KI-spezifischer Dienste
- Sicherer Umgang mit Container- und Deployment-Technologien (Docker, Kubernetes und Continuous-Integration-/Delivery-Prozessen (CI/CD))
- Verständnis für Datenschutz, IT-Sicherheit und Skalierungsanforderungen
Persönliche Kompetenzen (Soft Skills):
- Strukturierte Denkweise und technische Kreativität
- Kommunikationsstärke – besonders in der Vermittlung zwischen Technik und Business
- Führungsfähigkeit in interdisziplinären Teams
- Entscheidungsfreude bei komplexen Architekturfragen
- Bereitschaft, sich kontinuierlich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen
Zukunftsaussichten
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien und deren Integration in bestehende IT-Systeme steigt die Nachfrage nach erfahrenen Architekt:innen stark an. Unternehmen brauchen Experten, die technische Komplexität handhabbar machen und gleichzeitig sicherstellen, dass KI-Lösungen strategisch, sicher und skalierbar aufgebaut sind. Der Beruf bietet sehr gute Karriereperspektiven – sowohl in der Industrie als auch im Consulting-Umfeld.
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