Beruf Data & Business Intelligence
Erfahre, was man als AI Architect macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als AI-Architekt entwirft und gestaltet man künstliche Intelligenz-Systeme, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Die Kernaufgabe besteht darin, die Architektur solcher Systeme zu planen und zu überwachen. Im typischen Kontext arbeitet man eng mit Entwicklern, Datenwissenschaftlern und anderen IT-Spezialisten zusammen, um innovative Lösungen zu realisieren.
Ein AI-Architekt unterscheidet sich von anderen IT-Rollen durch seinen Fokus auf die strategische Planung und die Integration von KI-Technologien in bestehende Systeme. Besonders ist die Kombination aus technischer Expertise und strategischem Denken, die notwendig ist, um komplexe Systeme effizient zu gestalten.
Analyse der aktuellen Projekte und Prioritäten festlegen.
Teammeeting zur Abstimmung der Aufgaben und Fortschritte.
Entwurf neuer Systemarchitekturen für ein KI-Projekt.
Mittagspause
Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern zur Optimierung von Algorithmen.
Überprüfung und Tests der implementierten Lösungen.
Dokumentation der Architekturentscheidungen und zukünftiger Schritte.
Markt
Die Nachfrage nach AI-Architekten in Österreich ist hoch, insbesondere in Branchen wie Automobil, Finanzen und Gesundheitswesen. Unternehmen suchen vermehrt nach Fachleuten, die KI-Systeme effizient integrieren können.
KI übernimmt bereits Aufgaben wie Datenanalyse und einfache Entscheidungsprozesse. Ein Risiko besteht in der Automatisierung von Standardprozessen, die die Rolle reduzieren könnte. Gleichzeitig bieten sich Chancen in der Entwicklung innovativer Lösungen und der strategischen Beratung an, wo menschliche Kreativität und strategisches Denken gefordert sind.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Machine Learning
Trainiere und evaluiere überwachte und unüberwachte ML-Modelle mit scikit-learn oder PyTorch, optimiere Hyperparameter und deploye Modelle.
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
Deep Learning
Trainiere neuronale Netze (CNNs, RNNs, Transformer) mit PyTorch oder TensorFlow für Bild-, Text- und Zeitreihendaten.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
Data Governance
Definiere Richtlinien für Dateneigentümerschaft, Qualität, Sicherheit und Compliance im gesamten Datenlebenszyklus.
Data Visualization
Erstelle aussagekräftige Diagramme und interaktive Grafiken mit Tools wie matplotlib, D3.js oder Tableau.
Google Cloud
Entwickle auf GCP mit BigQuery, Cloud Run, GKE und Vertex AI und verwalte Ressourcen über die gcloud CLI.
Hebt dich von der Masse ab
Innovation Management
Entwickle Prozesse zur systematischen Ideenfindung, Bewertung und Implementierung von Innovationen im Unternehmen.
DevOps
Verbinde Entwicklung und Betrieb durch CI/CD, Infrastruktur as Code, Monitoring und eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung.
IT Architecture
Entwirf Enterprise-IT-Architekturen mit Frameworks wie TOGAF, definiere Architekturprinzipien und steuere technologische Entscheidungen.
Junior
0–2 Jahre
€ 54.000 – 66.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 73.000 – 85.000
Senior
6+ Jahre
€ 97.000 – 109.000
Quelle: cluster_interpolation|glassdoor_at · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als AI Architect auf einen Blick. Die horizontale Linie zeigt den typischen Aufstiegspfad – von deinem Einstiegsjob bis zur erfahrenen Rolle. Nach oben abzweigende Berufe zeigen Spezialisierungen die du ab einer gewissen Erfahrung einschlagen kannst. Nach unten abzweigende Berufe zeigen Querwechsel in verwandte Richtungen – diese sind grundsätzlich zu jedem Zeitpunkt deiner Karriere möglich.
Jobs
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