KI-Trainer & Workflow-Entwickler

Wer wir sind

aivalto implementiert KI in KMUs — vom ersten Piloten bis in den laufenden Betrieb. Wir schulen Mitarbeiter, bauen KI-Workflows auf Produktionsniveau und betreiben eine Infrastruktur, die DSGVO-konform und EU AI Act-konform ist.

Unsere Kunden: PE-Portfolio-Unternehmen, finanzierte Tech-Startups und mittelständische Unternehmen in D-A-CH. Unser Werkzeugkasten: Claude Code, OpenAI Codex, Python. Dazu eine Bibliothek aus erprobten Implementierungsvorlagen, die mit jedem Projekt wächst.

Wir sind ein kleines, technisch tiefes Team und wenden unsere eigene Methodik auf uns selbst an. Was wir Kunden verkaufen, läuft intern auf KI-Agenten. Kein Anspruch, sondern Alltag.

Die Rolle

Als KI-Trainer & Workflow-Entwickler arbeitest du zwischen technischer Umsetzung, Kundenkommunikation und Wissensvermittlung. Du bringst KI-Workflows von der Idee in die Produktion und erklärst Mitarbeitern und Führungsteams, wie sie diese Workflows selbst weiterentwickeln.

Ein Job mit klar getrennten Aufgaben ist das nicht. Ein Tag kann so aussehen: morgens einen Workflow mit Claude Code in ein Kundensystem deployen, nachmittags das Team des Kunden im Workshop durch die Logik führen, abends die Erkenntnisse als Blueprint in unsere Bibliothek aufnehmen.

Hands-on und Strategie in einer Rolle: Du bereitest nicht Präsentationen vor, die andere ausführen. Du kannst beides — und du willst beides.

Was du machst

KI-Workflows entwickeln und in Produktion bringen

• KI-Agenten und Workflows mit Claude Code, OpenAI Codex und Python entwickeln — von der ersten Anforderung bis zum produktiven Einsatz beim Kunden
• Agentisch entwickelte Lösungen in Produktionsumgebungen deployen, testen und absichern (Fehlerbehandlung, Logging, Human-in-the-Loop-Gateways)
• Bestehende Kundensysteme und APIs anbinden und KI-Workflows in vorhandene Prozesse einbetten
• Code-Qualität, Guardrails und DSGVO-Konformität in jedem Deployment sicherstellen
• Monitoring einrichten: Drift-Alerts, Performance-Tracking, Retraining-Indikatoren

Schulen, erklären, befähigen

• Workshops und Schulungen für KMU-Teams leiten — von Einzelsessions bis zu mehrtägigen Intensivformaten (bis zu 8 Teilnehmer)
• Technische Sachverhalte für nicht-technische Zielgruppen verständlich machen — auf Augenhöhe, ohne Herablassung
• C-Level-Entscheider in kurzen, präzisen Formaten abholen: Was bringt das? Warum jetzt? Was kostet es, es nicht zu tun?
• Schulungsunterlagen, Arbeitsblätter und Praxisübungen entwickeln und pflegen
• aivalto-Zertifizierungsprüfungen abnehmen und Partner-Agenturen im Onboarding begleiten

Wissen systematisieren und multiplizieren

• Erkenntnisse aus echten Projekten in Blueprints, Teardowns und Templates überführen — für die öffentliche aivalto-Bibliothek
• Wiederverwendbare Implementierungsvorlagen entwickeln, die zertifizierte Partner-Agenturen selbstständig ausliefern können
• Die interne Wissensbasis und das CLAUDE.md-Ökosystem pflegen und weiterentwickeln

Mitgestalten

• Direkt mit dem Founder an neuen Formaten, Produkten und der Methodik arbeiten — keine Hierarchiestufen dazwischen
• Feedbackschleifen aus Projekten und Workshops in die Produktentwicklung einspeisen
• Eigene Ideen einbringen und umsetzen — wer sieht, wie etwas besser gemacht werden kann, sagt es und macht es

Was du mitbringst

Technisch — das Fundament

• Abgeschlossenes Studium oder Ausbildung im technischen Bereich: Informatik, Wirtschaftsinformatik, Software Engineering, Data Science, Elektrotechnik, technische Ausbildung mit nachgewiesener Eigenentwicklung — oder vergleichbare, belegbare Praxiserfahrung
• Python: Du kannst eigenständig entwickeln, APIs anbinden und Code debuggen. Keine algorithmischen Meisterleistungen nötig — aber solide Grundlage
• Erfahrung mit LLM-APIs (Anthropic Claude, OpenAI) und Prompt Engineering: Du weißt, wie man Modelle verlässlich für Aufgaben konfiguriert
• Erste Erfahrungen mit agentischer Softwareentwicklung: Claude Code, OpenAI Codex, Cursor oder vergleichbare Werkzeuge hast du nicht nur ausprobiert — du hast damit etwas gebaut
• Verständnis von Deployment-Grundlagen: Docker, einfache Cloud-Deployments (AWS, Azure oder GCP), REST-APIs, Webhook-Integration
• Git und Versionskontrolle sind selbstverständlich

Kein perfekter Tech-Stack nötig. Was zählt: Du lernst schnell, du bist neugierig, und du hast nachweislich etwas mit KI gebaut — egal ob im Studium, als Nebenprojekt oder im Job.

Kommunikation — der Unterschied

• Du kannst technische Sachverhalte für nicht-technische Menschen erklären — verständlich, strukturiert und ohne Vereinfachung, die lügt
• Du bist sicher in der Präsentation vor Gruppen: Workshops mit 5–15 Personen sind kein Problem, auch wenn der Raum kritische Rückfragen stellt
• Du bist auf Augenhöhe mit Geschäftsführern und C-Level: respektvoll, direkt, ergebnisorientiert — kein Techie-Jargon, der die Gegenüber verliert
• Du kannst gut zuhören: Was ein Unternehmen wirklich braucht, ist selten das, was es im ersten Gespräch formuliert
• Deutsch fließend (Kundensprache in D-A-CH), Englisch gut (interne Werkzeuge, internationale Ressourcen)

Haltung — was wirklich zählt

• Du bist ein echter AI-Fan — nicht weil es gerade Trend ist, sondern weil du die Implikationen verstehst und es dich nachts wachhält (auf die gute Art)
• Vibe Coding und agentische Entwicklung sind für dich keine Buzzwords, sondern eine Arbeitsweise, die du aktiv nutzt und weiterentwickeln willst
• Du bist hands-on: Du wartest nicht, bis jemand einen Task anlegt. Du siehst ein Problem und löst es
• Du bist lernfreudig bis obsessiv — neue Modelle, neue Werkzeuge, neue Muster: Du verfolgst das aktiv
• Du kannst Unsicherheit aushalten. In einem frühen Unternehmen sind nicht alle Prozesse definiert — du gestaltest sie mit, statt auf Vorgaben zu warten
• Du nimmst Qualität ernst: Ein Workflow, der 90 % der Zeit funktioniert, ist für Produktion nicht gut genug

Was dich erwartet

Du arbeitest mit der neuesten KI-Technologie — nicht als Test, sondern als Tagesgeschäft.

Technologie

• Claude Code, OpenAI Codex, Anthropic API, LangGraph, MCP-Server — du arbeitest mit dem Besten, was gerade existiert, bevor es Mainstream wird
• Keine Legacy-Systeme, keine politischen Prozesse, kein „Das machen wir schon immer so“
• Dein eigenes Setup, dein eigener Workflow — wir schreiben vor, was Ergebnis sein muss, nicht wie du dorthin kommst

Karriere

• Direkter Zugang zu echten Kundenprojekten ab Tag 1 — kein „Einarbeitungsjahr“ im Hintergrund
• Du gestaltest aivaltos Methodik mit: Blueprints, die du schreibst, verwenden Partner-Agenturen in ganz D-A-CH
• Founder-Zugang: Du arbeitest direkt mit Bernd, keine Hierarchiestufe dazwischen, keine Filterung durch Teamleiter
• Sichtbarkeit nach außen: Dein Name steht auf Content, den Kunden und Partner lesen. So baust du dir eine fachliche Reputation auf, die bleibt — wohin es dich beruflich auch zieht
• Der Markt für diese Kombination (technisch, kommunikativ, KI-nativ) ist gerade explodiert. Ein Jahr aivalto ist mehr Karriere-Investition als drei Jahre im Konzern

Arbeitsweise

• Hybrid: München-Präsenz für Kundentermine und Workshops, ansonsten wo du am produktivsten bist
• Keine Mikromanagement-Kultur: Ergebnisse zählen, nicht Anwesenheit oder Meetings um ihrer selbst willen
• Ehrliches Feedback in beide Richtungen — du bekommst es, und wir erwarten es auch von dir
• Du bist 50 % Consulting/Kundeneinsatz, 50 % interne Methodik und Entwicklung — das Verhältnis entwickelt sich mit deinen Stärken

Was wir dir nicht versprechen: einen perfekt definierten Job mit klarer Karriereleiter und drei Wochen Einarbeitung. Was wir dir versprechen: einen Job, der dich in 12 Monaten weiterbringt als die meisten in drei Jahren.