Applied AI Engineer

Enterprise AI & Agentic Automation

Azure OpenAI | LangChain | Python | M365

Paul Weeber – Ihr dedizierter BI Lead, mit Zugriff auf das DIT-Spezialistenteam bei Bedarf

Stand 03.08.2026

Digital Impact Technology UG

Rosenbergplatz 3, 70193 Stuttgart

www.digital-impact.tech

Sie suchen einen Applied AI Engineer zur Entwicklung produktiver KI-Anwendungen für Vertrieb, Marketing, Operations und Wissensmanagement. Schwerpunkt: Multi-Agent-Systeme, Enterprise-RAG, Voice/Conversational AI und Integration in M365/HubSpot.

Integrationsarchitektur

M365

HubSpot

REST

Azure OpenAI

AI Core

Orchestration

LangChain

Services

Python / FastAPI

EXEMPLARISCH

Quellsysteme

Ingestion

API-Schicht

Orchestrierung

Ausgabe

Die dargestellte Architektur ist exemplarisch und wird im Rahmen der Analysephase gemeinsam mit Ihrem Team auf Ihre spezifische Systemlandschaft angepasst.

Typische AI-Risiken

Halluzinationen & Qualität – LLMs können falsche Informationen generieren; RAG und Evaluationspipelines sind Pflicht

Datenschutz & Compliance – Unternehmensdaten in KI-Systeme erfordern DSGVO-konforme Architektur und Verarbeitungsverzeichnisse

Kostenexplosion – Unkontrollierter Token-Verbrauch bei Azure OpenAI kann Budgets sprengen

Integration-Komplexität – M365/HubSpot-APIs haben Rate-Limits, komplexe Berechtigungen und sich ändernde Endpunkte

Unser Ansatz

RAG-First-Architektur – Jeder Agent bezieht Kontext aus Ihren Unternehmensdaten; keine Halluzinationen ohne Quellenangabe

Evaluation & Monitoring von Tag 1 – Metriken für Antwortqualität, Latenz und Kosten pro Anfrage werden etabliert

Kostenkontrolle & Budget-Alerts – Token-Limits, Caching-Strategien und monatliche Kosten-Reviews eingebaut

Iterativer PoC → Produktion – 2-Wochen-PoC für die kritischste Use Case, bevor Enterprise-Rollout startet

api

API-Integration

Entwicklung und Pflege REST-API-basierter Schnittstellen inkl. OData, IDoc und RFC-Anbindungen

smart_toy

Agentic AI & Multi-Agenten

Konzeption und Implementierung von Multi-Agent-Systemen zur Automatisierung komplexer, mehrstufiger Workflows

search

Enterprise RAG

Aufbau Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen auf strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten mit Azure OpenAI

mic

Voice & Conversational AI

Entwicklung von Voice-AI- und Conversational-AI-Anwendungen für Vertriebs- und Serviceprozesse

cloud

Microsoft 365 Integration

Nahtlose Einbettung von KI-Komponenten in Microsoft 365, HubSpot und weitere interne Systemlandschaften

policy

AI Governance & Monitoring

Evaluation, Tracing, Kostenkontrolle und DSGVO-konforme Governance für produktive KI-Systeme

Azure OpenAI (GPT-4, Embeddings, Assistants API)

LangChain & LlamaIndex – RAG-Architekturen & Agenten

Multi-Agent-Systeme mit Planning & Tool Use

Voice AI & Conversational AI (STT/TTS-Pipelines)

Python / FastAPI – stabile, skalierbare Services

Microsoft 365 Graph API & HubSpot CRM-Integration

Docker, CI/CD, Cloud-Deployment & Monitoring

DSGVO, Responsible AI & Governance-Konzepte

50+

Production-Ready AI Projekte ausgeliefert

15+

Enterprise-RAG- & Agent-Projekte

100%

Remote-fähig & deutsch/englisch

01

02

03

04

Use-Case-Analyse & PoC-Design

• Anforderungsworkshop & Priorisierung

• Systemlandschaft & Datenquellen-Assessment

• AI-Architektur & Tech-Stack-Definition

• 2-Wochen-PoC-Scope festlegen

Woche 1–2

PoC & Agentic-Prototyp

• RAG-Pipeline aufbauen (Vector Store, Chunking)

• Erster Multi-Agent-Prototyp

• M365/HubSpot-Integration prototypen

• Evaluation & Kosten-Monitoring etablieren

Woche 3–6

Produktiv-Entwicklung & Rollout

• Enterprise-RAG-Skalierung

• Voice/Conversational AI finalisieren

• CI/CD, Testing & Security-Hardening

• Monitoring-Dashboard & Alerts

Woche 7–16

Go-Live & Lead-Transition

• Produktiv-Deployment & Load-Tests

• Dokumentation & Engineering-Standards

• Wissenstransfer & Team-Onboarding

• Vorbereitung Lead AI Engineer

Woche 17–20

Paul Weeber

BI Lead

Azure OpenAI

LangChain / LlamaIndex

Multi-Agent-Systeme

API-Integration

Ihr Hauptansprechpartner

Philipp Rathjen

Applied AI Experte

Projektmanagement

AI-Architektur

Voice & Conversational AI

Eskalationsinstanz

Alexander Bergmann

DevOps Engineer

Infrastruktur

IT-Sicherheit

Hosting & Monitoring

CI/CD Pipelines

Rolle	Stundensatz	Verteilung
Applied AI Engineer (Lead)	100 EUR	70 %
DevOps Engineer	80 EUR	20 %
Projektmanager / Architekt	140 EUR	10 %

Rahmenbedingungen

Freelancer / Projektbasis

Remote (100 %)

Start: 15.08.2026

Dauer: bis 31.12.2026+

Abrechnung nach Aufwand / Zeit

Verhandlungssicheres Deutsch & Englisch

Alle Preise verstehen sich zzgl. MwSt. Die Teamzusammensetzung wird auf Ihre Anforderungen abgestimmt; der Lead-Anteil kann bei Bedarf angepasst werden.

EXEMPLARISCH

01

Enterprise RAG & Wissensbot

B2B-SaaS-Anbieter

Implementierung einer RAG-Lösung auf Azure OpenAI mit LangChain für unstrukturierte Unternehmensdaten. Inklusive Evaluationspipeline, Kostenmonitoring und Integration in Microsoft Teams.

Azure OpenAI

RAG

LangChain

M365-Integration

02

Voice-AI Vertriebsautomatisierung

Dienstleistungsunternehmen

Entwicklung einer Conversational-AI-Lösung für den Vertrieb: Voice-AI für Lead-Qualifizierung, HubSpot-Integration und automatisierte Terminierung. Ergebnis: 40% Reduktion manueller Vertriebsaufgaben.

Voice AI

Conversational AI

HubSpot

Vertriebsautomatisierung

03

Multi-Agent Operations Platform

Mittelständisches Fertigungsunternehmen

Aufbau eines Multi-Agent-Systems zur Automatisierung komplexer Operations-Workflows: Agenten für Angebotsprüfung, Auftragsvalidierung, Lieferantenkommunikation und Eskalationsmanagement mit zentralem Monitoring.

Multi-Agent

LangChain

Operations

Monitoring

Die Referenzprojekte sind exemplarisch dargestellt. Detaillierte Case Studies stellen wir auf Anfrage gerne zur Verfuegung.

groups

Enge Zusammenarbeit

Wöchentliche Jour Fixes, transparentes Projektmanagement und direkter Zugang zu allen Entwicklern.

smart_toy

Production-Ready AI

Von der ersten Use-Case-Analyse über PoC und Architektur bis zur produktiven Integration inkl. Monitoring, Governance und Team-Onboarding.

cloud

Azure OpenAI Stack

Tiefe Expertise mit Azure OpenAI Service, LangChain, LlamaIndex und allen gängigen Enterprise-AI-Stacks.

mic

Voice & Conversational AI

Erfahrung mit Voice-AI, Wissensbots und Vertriebsautomatisierung – von der ersten Idee bis zur produktiven Integration.

1

Kennenlernen & Use-Case-Deepdive

Erstes Gespräch zur Vertiefung der 10 Aufgabenbereiche, Priorisierung der Use Cases und Klärung der Systemlandschaft (M365, HubSpot, interne Datenquellen).

Diese Woche

2

Architektur-Konzept & Angebot

Detailliertes technisches Konzept mit AI-Architektur, Aufwandsschätzung, Meilensteinen und konkretem Zeitplan für den PoC.

Innerhalb 1 Woche

3

Kickoff & PoC-Start

Workshop mit Ihrem Team, Zugang zu Azure OpenAI und Systemen, Setup der Dev-Umgebung und Start des ersten Agenten-Prototyps.

Nach Beauftragung

Bereit für den nächsten Schritt?

Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen.

Paul Weeber

BI Lead

paul.weeber@digital-impact-technology.com

Digital Impact Technology UG

www.digital-impact.tech