Embedded KI-Engineer
Ein KI-Experte von atra wird für einen begrenzten Zeitraum Teil Ihres Teams – arbeitet operativ mit und modernisiert die Arbeitsweise von innen.
Auf einen Blick
- Dauer
- ca. 3 Monate
- Auslastung
- nach Vereinbarung
- Einsatz
- vor Ort & remote
- Sprache
- Deutsch / Englisch
Zielgruppe
IT-nahe Teams: Software-Entwicklung, Business-Analyse, Testing, Betrieb – überall dort, wo KI die tägliche Arbeit verändern kann.
Format & Dauer
Typischerweise 3 Monate. Auslastung und Vor-Ort-Anteil nach Vereinbarung – die Details klärt das Erstgespräch.
Voraussetzungen
Ein Team, das an echten Aufgaben arbeitet, Rückhalt der Führung und Zugang zu den nötigen Tools – KI-Assistenten, die im Alltag genutzt werden dürfen.
Wertversprechen
Das Team arbeitet nach dem Engagement spürbar anders – und zwar ohne uns.
Kein Berater. Keine verlängerte Werkbank.
Schulungen vermitteln Können – aber zwischen „wir haben ein Bootcamp gemacht“ und „wir arbeiten wirklich anders“ liegt der Alltag: Termine, Altsysteme, Gewohnheiten. Genau dort setzt der Embedded KI-Engineer an.
Am Markt ist die Rolle auch als Forward Deployed Engineer bekannt – ein Engineer, eingesetzt direkt dort, wo die Arbeit passiert.
Operativ im Team
Der Engineer arbeitet an echten Aufgaben aus dem Backlog des Teams mit – kein Beratungsprojekt daneben, keine Konzeptfolien. Er teilt Deadlines, Daily und Verantwortung.
Modernisierung von innen
KI-Workflows werden im Alltag vorgelebt statt in Folien vorgetragen: Tooling, agentische Arbeitsweisen, Review-Praktiken, Automatisierung – Schritt für Schritt, an den Aufgaben des Teams.
Planmäßig überflüssig
Das Engagement ist bewusst befristet. Ziel ist nicht, dass das Team den Engineer behält – sondern dass es ohne ihn weiterarbeitet. Wissenstransfer ist Teil des Auftrags, nicht Beifang.
Drei Phasen – ein Ziel
Die Phasen sind Richtwerte, keine Wasserfälle – wie lange welche Phase dauert, hängt vom Team ab.
Ankommen & Verstehen (die ersten Wochen)
Der Engineer arbeitet ab Tag 1 mit – und lernt dabei Arbeitsweise, Toolchain und Engpässe des Teams kennen. Erste Quick Wins zeigen früh, was möglich ist, und bauen Vertrauen auf.
Mitarbeiten & Vorleben (der Kern)
Operative Arbeit und Modernisierung greifen ineinander: KI-Praktiken werden an echten Aufgaben eingeführt – im Pairing, in Reviews, in gemeinsamen Standards. Wiederkehrende Arbeit wird automatisiert, das Team übernimmt Schritt für Schritt.
Übergeben & Verankern (die letzten Wochen)
Verantwortung geht zurück ans Team: Praktiken werden dokumentiert, Multiplikatoren aufgebaut, offene Enden geschlossen. Zum Abschluss gibt es ein ehrliches Bild – was sich geändert hat, was noch ansteht, was das Team als Nächstes selbst angehen kann.
Was konkret passiert – je nach Team
Die Schwerpunkte richten sich nach dem Team, in dem der Engineer arbeitet.
Software-Entwicklung
Agentische Coding-Workflows, KI-gestütztes Review, Automatisierung wiederkehrender Aufgaben – direkt im Sprint.
Business-Analyse
Anforderungen, Dokumentation und Datenanalyse mit KI-Unterstützung – im laufenden Vorhaben statt am Beispielfall.
Testing & QS
Testfälle generieren, Regressionen automatisieren, Prüfaufwände senken – ohne die Qualitätsmaßstäbe zu senken.
Betrieb & Support
Runbooks, Incident-Auswertung und Wissensdatenbanken mit KI-Unterstützung aufbauen und im Alltag nutzen.
Ein kompaktes Training bringt das ganze Team auf ein Niveau – der Embedded KI-Engineer verankert es danach im Alltag.
Zur Trainingsreihe Agentic EngineeringHäufige Fragen
Wer kommt zu uns ins Team?
Vollzeit oder Teilzeit?
Vor Ort oder remote?
Was bleibt nach den drei Monaten?
Worin unterscheidet sich das von einer Schulung?
Passt das zu Ihrem Team?
Sprechen wir darüber, wo Ihr Team steht – und ob ein Embedded KI-Engineer der richtige nächste Schritt ist.
