Senior Solution & AI Delivery Architect – Energy Platform Services (m/f/d) - IE2S GmbH
MHP – A Porsche Company –
Wolfsburg
Gehalt: Von 110.000,00 € bis 160.000,00 €
Gehalt: Von 110.000,00 € bis 160.000,00 €
Aufgaben
Du verantwortest gemeinsam mit einem Team (Product Owner, Entwickler, Operations) die technische Weiterentwicklung einer skalierbaren Servicearchitektur im Umfeld digitale Energie- und Flexibilitätsservices. Dabei gehört zu deinen zentralen Aufgaben:
- Entwicklung der Ziel- und Referenzarchitektur für eine skalierbare Plattformarchitektur im Umfeld Energie- und Flexibilitätsservices
- Gestaltung skalierbarer Datenflüsse, Schnittstellen und Services für Asset-Anbindung, Prognose, Optimierung, Steuerung, Monitoring und Betrieb
- Architektur für die technische Integration und Steuerbarkeit dezentraler Energy Assets, einschl. Definition und Weiterentwicklung der Datenmodelle für z. B. Asset-Zustände, Verfügbarkeit, Steuerbarkeit und sonst. Restriktionen
- Architektur und Orchestrierung der Microservices für die Organisation mehrerer durchgängigen end to end Echtzeit-Prozesse
- Gestaltung von Schnittstellen zu energiewirtschaftlichen Partnern, techn. Dienstleistern, Vermarktungspartnern und weiteren externen Rollen
- Weiterentwicklung der Cloud-, Security-, DevOps- und Observability-Grundarchitektur
- Strukturierung von Architektur- und Code-Reviews
- Berücksichtigung von Governance, Rollen-/ Rechtekonzepten, Datenschutz, Security, Auditierbarkeit und Betriebsfähigkeit
Ein zweiter Schwerpunkt
Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf dem systematischen Einsatz von KI in der Delivery und Operations:
- Aufbau einer KI-gestützten Delivery- und Operations-Architektur einschl. zugehöriger Prozesse
- Definition von Leitplanken und Standards für Architektur, Codestruktur, Spezifikationen, technische Dokumentation, Systemtests und Review-Prozesse beim Einsatz der KI
- Strukturierung einer projekt- und produktbezogenen Wissensbasis für Architektur, Fachlogik, Schnittstellen, Betrieb und Entscheidungen
- Entwicklung wiederverwendbarer Patterns für RAG, MCP, Agent-Workflows, Toolintegration und AI-assisted Software Delivery
- Sicherstellung der belastbaren nachvollziehbaren und prüfbare Ergebnisse in den SW-Entwicklungs- und Betriebsprozessen
Anforderungen
- Mehrjährige relevante Berufserfahrung als Solution Architect, Software Architect, Technical Lead oder in einer vergleichbaren technischen Führungsrolle
- Erfahrung mit Cloud- und Microservice-Architekturen sowie mit DevOps, CI/CD, Testing, Code Reviews und technischen Qualitätsprozessen
- Gutes Verständnis von API-Integration, Datenflüssen, Eventing, Schnittstellenarchitektur und skalierbaren Systemen
- Erfahrung mit KI-gestützter Softwareentwicklung, dem produktiven Einsatz von KI in Software-Delivery Prozessen
- Verständnis von Agenten, Toolzugriffen, Wissensbasen, RAG, MCP oder vergleichbaren Integrationskonzepten
- Fähigkeit, komplexe fachliche und regulatorische Anforderungen in umsetzbare technische Architektur zu übersetzen
- Gutes Schnittstellenverständnis zwischen Business, Produkt, Entwicklung, Betrieb und Management
- Strukturierte, pragmatische Arbeitsweise; starke Kommunikation über Business–Tech hinweg
- Teamfähigkeit sowie sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
- Offenheit und Motivation zur aktiven Ideenentwicklung und unternehmerischen Mitgestaltung
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie uneingeschränkte Reisebereitschaft und Flexibilität innerhalb Deutschlands
Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, sind Erfahrungen in einem oder mehreren dieser Bereiche:
- Energiemarkt, Flexibilitätsvermarktung, Smart Charging, Elektromobilität oder technische Aggregation
- V1G, V2G, Ladeinfrastruktur, OCPP, HEMS, ImSYS, OEM-Fahrzeug-APIs, OpenADR
- Forecasting, Optimierung, Dispatch, technische Steuerung oder Monitoring verteilter Assets
- Datenschutz, ISMS, Security, Rollen- und Rechtemodelle
- Azure, AWS, Kubernetes, Kafka/Eventing, Monitoring/Observability
- Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry, MCP, Agenten-Frameworks oder vergleichbare AI-Plattformen
- Aufbau von Referenzarchitekturen, Architecture Governance und technischen Review-Prozessen
- Erfahrung in der Skalierung von Pilot-/MVP-Systemen in Richtung produktionsfähiger Services