Senior Solution & AI Architect – Energy Platform Services (m/f/d) - IE2S GmbH - #2679539

MHP – A Porsche Company


Date: vor 1 Stunde
Stadt: Dresden
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
MHP – A Porsche Company
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 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

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