Absolut. Hier ist die finale, auf Ihre spezifische IT-Landschaft (NAV 2015, Office 365, NUC/n8n) zugeschnittene Ausschreibung, formatiert als zusammenhängender Textblock zur direkten Veröffentlichung. Finale Ausschreibung: KI-Architekt (m/w/d) für Enterprise RAG & Multi-Agenten-Architektur – Fokus: In-House Blueprint & Wissenstransfer 1. Projektübersicht & Strategisches Ziel Wir sind ein Großhandelsunternehmen mit dem strategischen Ziel, unsere Kernprozesse durch den Aufbau eines autonomen Multi-Agenten-Systems zu transformieren. Wir verfügen über ein internes Entwicklungsteam mit Erfahrung in Python, n8n und API-Integration sowie über eine bestehende In-House-Infrastruktur (Microsoft Dynamics NAV 2015, Office 365, eigener Server und NUC mit n8n). Wir suchen einen Top-Level KI-Architekten zur vollständigen Konzeption, dem Aufbau des Fundaments und dem Wissenstransfer der gesamten Infrastruktur. Der Freelancer agiert als strategischer Architekt und Mentor, nicht als Hauptimplementierer. Kernziel: Lieferung eines belastbaren "Ready-to-Build"-Blueprints und eines funktionalen RAG-Setups (MVP), das unseren internen Entwicklern die nahtlose Anbindung ihrer Agenten-Workflows (via n8n/Python) ermöglicht. Die gesamte Wissensbasis muss sicher und On-Premise/In-House auf unserer Hardware betrieben werden. 2. Erforderliche Kernkompetenzen (Absolute Must-Haves) Der ideale Kandidat muss Expertise in folgenden, zwingend erforderlichen Bereichen nachweisen: * Multi-Agenten-Architektur: Nachweisbare Erfahrung im Entwurf und in der Modellierung von Agenten-Rollen, Kommunikationsprotokollen und Kollaboration, idealerweise mit Frameworks wie Microsoft AutoGen oder LangChain/LangGraph. * Enterprise RAG & In-House Hosting: Tiefgehendes Wissen über Open-Source oder lokal betreibbare RAG-Stacks (z.B. Ollama, LlamaIndex, ChromaDB/Weaviate). Zwingend erforderlich ist die Erfahrung mit der Installation und dem Betrieb auf On-Premise-Hardware (Server / NUC). * Legacy-System Integration: Nachgewiesene Fähigkeit, strukturierte Daten aus älteren ERP-Systemen wie Microsoft Dynamics NAV 2015 (via SQL/Webservices) für RAG nutzbar zu machen. * Microsoft-Konnektivität (Office 365): Erfahrung mit der sicheren Indexierung unstrukturierter Daten aus Microsoft 365 (SharePoint, OneDrive) für den RAG-Stack. * n8n-Integration: Praktische Kenntnisse in der Konzeption der API-Schnittstelle, die von n8n-Workflows (die auf dem NUC laufen) angesprochen werden kann, um die Agenten-Orchestrierung zu ermöglichen. * Wissenstransfer & Dokumentation: Exzellente Fähigkeit zur Übergabe der gesamten Architektur und des Codes an ein internes Entwicklerteam. 3. Umfang der Arbeit und Lieferergebnisse (Scope & Deliverables) Der Auftrag fokussiert auf einen intensiven 6-Wochen-Sprint mit klaren, messbaren Ergebnissen: Phase 1: Strategische Architektur und Blueprint (Festpreis-Deliverable) | Deliverable | Fokus & Ziel | |---|---| | D.1. Agenten-Architektur-Blueprint | Dokumentation der Rollen, Aufgaben und der Kommunikationsmatrix für 3-5 unserer wichtigsten Großhandels-Agenten. Inklusive Tool-Mapping, das n8n als zentralen Orchestrator berücksichtigt. | | D.2. RAG-Stack-Design & On-Premise-Konzept | Finale, dokumentierte Auswahl des gesamten RAG-Stapels (LLM, Embeddings, Vektor DB, Ingestion-Tooling). Spezielle Berücksichtigung der Kompatibilität mit Dynamics NAV 2015 und der Indexierung von Office 365-Daten. | | D.3. API-Schnittstellen-Spezifikation | Detaillierte Spezifikation der REST-API für den RAG-Stack, optimiert für den direkten Aufruf durch n8n-Workflows auf unserem NUC. | Phase 2: Funktionaler MVP und Wissenstransfer | Deliverable | Fokus & Ziel | |---|---| | D.4. Funktionales RAG-MVP-Setup | Code-Basis und Installation des RAG-Stapels auf der On-Premise-Hardware. Erfolgreicher PoC der Ingestion-Pipeline für Daten aus Office 365 und Dynamics NAV 2015. | | D.5. Agenten-Interaktion PoC (Code) | Bereitstellung eines Minimal-Code-PoC (z.B. in Python/AutoGen), der die Kommunikation zwischen einem Agenten und der RAG-API über die definierte Schnittstelle erfolgreich demonstriert. | | D.6. Wissenstransfer-Session | 4 x 4 Stunden intensive Remote-Schulung/Code-Review für das interne Team, fokussiert auf die Verwaltung der Legacy- und Office 365-Konnektoren sowie die API-Anbindung. | 4. Akzeptanzkriterien * Der gelieferte RAG-Stack läuft stabil und sicher innerhalb unseres Netzwerks ohne externe Calls. * Die Dokumentation ist umfassend genug, dass unsere internen Programmierer die Entwicklung selbstständig skalieren können. * Der Agenten-Interaktion PoC demonstriert erfolgreich, wie ein Agent komplexe Informationen aus der RAG-Basis abrufen und nutzen kann. * Die API-Schnittstelle zwischen RAG-Stack und n8n/Python-Workflows ist klar definiert und getestet. 5. Projektrahmen und Bewerbungsverfahren * Dauer: Angestrebt sind ca. 6 Wochen für alle Deliverables. * Auslastung: Flexibel, aber ergebnisorientiert. * Bewerbung: Wir bitten um folgende Unterlagen: * Einen Festpreisvorschlag für die gesamten Deliverables D.1. bis D.6. * Ein detailliertes Portfolio, das die Erfahrung im Design und der Implementierung von Multi-Agenten-Systemen und On-Premise RAG-Lösungen belegt. * Ihre bevorzugte Technologie-Stack-Empfehlung (unter Berücksichtigung der Legacy-Systeme und der On-Premise-Anforderung). Möchten Sie, dass ich Ihnen eine Checkliste für die Bewertung der eingehenden Angebote erstelle, um den besten Kandidaten zu finden?