Bewerbung · AI Enablement Engineer Freelance · 2 bis 3 Tage/Woche Berlin

Hallo ESCRIBA. So würde ich die Rolle angehen.

Ihr sucht jemanden, der interne Prozesse findet, bei denen KI wirklich hilft, und daraus schnell funktionierende Tools und Automationen baut. Genau an solchen Themen arbeite ich aktuell als selbstständiger KI- und Automations-Berater.

Statt eines klassischen Anschreibens habe ich euch deshalb eine kurze Seite gebaut: mit meinem Blick auf die Rolle, ersten Ideen für die Zusammenarbeit und einem kleinen Use-Case-Scorer zum Ausprobieren. Übernehmen würde ich die Rolle gerne freelance mit zwei bis drei Tagen pro Woche, starten könnte ich in zwei Wochen.

Wie ich mich vorbereitet habe

Für die Bewerbung habe ich mir eure Stellenanzeige, die KI-Studie aus Juni 2026, den EAN-Launch und einige eurer weiteren offenen Rollen genauer angesehen. Was daraus an Ideen entstanden ist, steht weiter unten.

Den Scorer und diese Seite habe ich mit Claude Code gebaut. Der Scorer ruft die OpenAI API über eine kleine Serverless-Funktion auf.

StellenanzeigeKI-Studie 06/2026EANBlog
Kontext

Warum ich die Rolle bei ESCRIBA spannend finde.

47,8 %
nutzen KI-Tools, die im Unternehmen nicht freigegeben sind
36,5 %
prüfen KI-Ergebnisse selten oder nie
62,1 %
wünschen sich Schulung im Umgang mit KI
28,5 %
haben schon einmal einen KI-Agenten gebaut

Eure Studie aus Juni 2026 zeigt ziemlich klar: KI wird im Arbeitsalltag längst genutzt, während Regeln, Prüfprozesse und Weiterbildung vielerorts noch fehlen. Genau da setzt die ausgeschriebene Rolle an: sinnvolle interne Use Cases finden, Lösungen schnell umsetzen und die Kollegen so mitnehmen, dass die Tools im Alltag tatsächlich genutzt werden.

Mit EAN habt ihr im Juli außerdem eine eigene KI-Automatisierungsplattform gestartet, Ende August kam die strategische Partnerschaft mit adesso dazu. Ich fände es besonders spannend, EAN auch an eigenen internen Prozessen einzusetzen und daraus direkt Feedback für das Produktteam mitzunehmen.

Mein Hintergrund: Seit Anfang 2025 arbeite ich selbstständig als KI- und Automations-Berater und habe seitdem über 20 Projekte für Mittelstand und Startups umgesetzt: interne Agents, Finance- und E-Mail-Automationen, Datenpipelines und Web-Apps. Mit Claude Code, n8n und Make, Supabase, PostgreSQL und Python arbeite ich laufend.

Was mich an der Rolle reizt: Sie verbindet beides, selbst bauen und die Fachbereiche so mitnehmen, dass die Tools danach auch ohne mich genutzt werden. Der zweite Teil wird in Projekten oft unterschätzt und entscheidet meiner Erfahrung nach darüber, ob eine Automatisierung nach drei Monaten noch läuft.

Die ersten 4 Wochen

Fünf Use Cases, die ich mir als Erstes ansehen würde.

Das sind Hypothesen auf Basis eurer Stellenanzeigen und öffentlichen Inhalte, nicht die fertige Priorisierung. Die würde ich mit Finance, HR, Operations und Sales anhand der tatsächlichen Prozesse, Daten und Aufwände machen. Auch die Aufwände unten sind grobe Schätzungen ohne Kenntnis eurer Systeme.

Woche 1Gespräche mit Finance, HR, Operations und Sales. Prozesse aufnehmen und zwei bis drei Kandidaten priorisieren.
Woche 2Ersten MVP bauen und mit dem Fachbereich testen. Grundstruktur für die Prompt- und Spec-Bibliothek anlegen.
Woche 3MVP iterieren und den nächsten Use Case starten. Bei passendem Prozess einen internen EAN-Workflow testen.
Woche 4Ergebnisse messen, Doku und Guardrails ergänzen, kurze Enablement-Sessions und Backlog für den nächsten Sprint.
Finance
Aus eurer Finance-Manager-Anzeige: "Automatisierung von Reporting-Routinen", Intercompany Deutschland und Indien, eigenes Finance-ERP, DATEV.

Wiederkehrendes Reporting

Den Prozess würde ich zuerst end-to-end aufnehmen: Welche Daten kommen aus DATEV, ERP und anderen Quellen, welche Schritte passieren heute manuell, wo entstehen Fehler? Die wiederholbaren Schritte lassen sich dann automatisieren, Abweichungen automatisch markieren und anschließend von Finance prüfen.

DATEV · ERP · Bank→Zusammenführen & Mapping→Postgres→Abweichungen markieren→Report · Prüfung durch Finance
5 bis 8 Tagen8nPythonPostgreSQLClaude
Sales · PreSales
Aus eurer PreSales-Anzeige: Ausschreibungsunterlagen, Custom-Demos und Proof-of-Concepts.

Ausschreibungs-Copilot

RAG über bisherige Ausschreibungsantworten, Produktdoku und Zertifizierungen. Neue Anforderungskataloge werden zeilenweise beantwortet, mit Quelle und Konfidenz. Unbeantwortete Zeilen gehen an den Menschen.

Ausschreibung (XLSX/PDF)→Zeilen-Parser→Vektor-Index→Antwort mit Quelle→Review-Sheet
6 bis 10 TageSupabase pgvectorClauden8n
Entwicklung · QA
Aus euren Produktinfos: ECAP-Apps, EDS-Dokumente und mehrsprachige Templates ändern sich laufend und müssen nach jeder Änderung geprüft werden.

Testautomatisierung

Ein weiterer Kandidat wäre Testautomatisierung. Aus bestehenden User Stories und Flows könnten mit Claude Code reproduzierbare Playwright-Tests entstehen, ergänzt um visuelle Regressionstests für Dokumente und definierte Evals für KI-Workflows.

User Story · UI→Claude Code + Playwright MCP→Testsuite→CI-Report
4 bis 6 Tage für die erste SuiteClaude CodePlaywrightDocker
Alle Bereiche
Aus der Anzeige: Prompt-Bibliothek, Specs in Markdown, Guardrails. Aus der Studie: fehlende Regeln, ungeprüfte Ergebnisse. Claude Enterprise ist im Haus.

Prompt-Bibliothek, Guardrails, Freigabeliste

Versionierte Bibliothek in Markdown: Rollen-Prompts pro Fachbereich, Spec-Template, Prüf-Checkliste für KI-Output. Als Claude-Projekte ausgerollt. Dazu eine Datenklassifizierung, was in welches Tool darf, abgestimmt mit CISO und Datenschutz.

Interviews→Bibliothek (Markdown, Git)→Claude Enterprise Projekte→Schulung · Feedback
Grundgerüst in 3 Tagen, dann laufendClaude EnterpriseMarkdownGit
HR · Operations
Aus eurem Blogpost "Fünf KI-Use-Cases in HR": Posteingangs-Klassifizierung, Policy-Chatbot mit Quellen, Aktenvalidierung.

Eigene Prozesse auf EAN

Zwei interne Workflows auf EAN bauen und über MCP an Claude anbinden: Klassifizierung des internen Postfachs und ein Policy-Assistent mit Quellenangabe. Ergebnis: interne Referenzen für Vertrieb und Marketing, und ehrliches Feedback ans Produktteam.

Postfach · Richtlinien→EAN-Graph (Klassifizierung, RAG)→MCP→Claude · Ticket · Antwort
5 bis 8 TageESCRIBA EANMCPClaude
Arbeitsprobe

Welcher Prozess lohnt sich zuerst? Ein kleiner Use-Case-Scorer.

Vier Kriterien: Wiederholbarkeit, Nutzen, Datenlage und Kontrollierbarkeit. Beschreibt einen Prozess in ein bis zwei Sätzen, ein Sprachmodell bewertet ihn nach festen Regeln. Bei kritischen Prozessen empfiehlt der Scorer keine Vollautomatisierung, sondern einen Review- oder Freigabeschritt.

Antwort in wenigen Sekunden. Eingaben werden nicht gespeichert.
Sofort starten17 / 20 Punkte
WiederholbarkeitWie oft, wie gleichförmig
4
NutzenZeit, Geld, Risiko
5
DatenlageVorhanden und zugänglich
4
KontrollierbarkeitWie gut lassen sich Fehler abfangen
4

Wiederkehrend, hoher Zeitaufwand pro Vorgang, die Antworten liegen in alten Angeboten und der Doku vor. Fehler werden im Review vor dem Versand abgefangen.

Erster SchrittZehn abgeschlossene Ausschreibungen und die aktuelle Produktdoku indexieren, Antworten zeilenweise mit Quelle vorschlagen lassen und mit einem Review-Sheet starten.
Beispielbewertung. Nach dem Klick auf "Bewerten" wird euer Prozess bewertet.
Projekte

Sechs Projekte, die produktiv laufen.

Ausgangslage, Architektur und Kundenzitate stehen in den Case Studies auf ki-automation.dev.

„Mit Automatisierungen via HubSpot, Excel und OpenAI werden wöchentlich hunderte Customer-Success-Anfragen automatisch analysiert und aufbereitet, ohne Copy/Paste.“
Michael RehsManaging Director & COO, GIATA
„Wir konnten innerhalb weniger Wochen ein komplexes Projekt mit einer KI-Automation realisieren und entwickeln unsere Lösung seitdem gemeinsam kontinuierlich weiter.“
Tim JaudszimsCo-Founder, TinySpaces
„Dank der KI-Workflows können wir 95 % aller eingehenden Rechnungen automatisch auslesen und in unsere Buchhaltungs- und Reporting-Systeme übertragen.“
Werkzeuge

Womit ich aktuell arbeite.

AI-Coding

Claude Code nutze ich täglich für Apps, Automationen und Integrationen. MCP-Server setze ich unter anderem für Playwright, Supabase und n8n ein, Cursor ergänzend.

Claude CodeMCPCursor

Workflows und Agenten

n8n self-hosted, auch produktiv für Kunden, dazu Make.com seit Jahren. Je nach Use Case arbeite ich mit Claude oder OpenAI, Tool-Calling und RAG über pgvector. Bei kritischen Prozessschritten baue ich Review- oder Freigabeschritte ein.

n8nMakeClaude APIOpenAI API

Apps und Daten

Supabase und PostgreSQL als Backend, Python für Datenverarbeitung und APIs, Next.js und Lovable für Oberflächen, Docker für Deployments. Django habe ich bisher nur punktuell eingesetzt.

Supabase · PostgreSQLPythonNext.jsDocker
Zusammenarbeit

Freelance, zwei bis drei Tage pro Woche.

  • Zum Modell: Mir ist klar, dass die Stelle als Vollzeitposition ausgeschrieben ist. Ich würde euch trotzdem gerne ein Freelance-Modell vorschlagen: zwei bis drei feste Tage pro Woche, Start in zwei Wochen. Ich bin in Berlin und kann regelmäßig bei euch im Büro arbeiten.
  • Auf Dauer angelegt: Mit mehreren Kunden arbeite ich seit über einem Jahr wöchentlich zusammen, darunter ein Schweizer Travel-Tech-Unternehmen und ein Berliner Marktforschungsinstitut. Doku und Übergabe gehören bei mir zu jedem Projekt dazu.
  • Blick von außen: Durch die Arbeit mit unterschiedlichen Unternehmen sehe ich regelmäßig verschiedene Prozesse und Tool-Landschaften. Erfahrungen aus anderen Projekten kann ich einbringen, ohne Lösungen einfach eins zu eins zu übertragen.

Pilot-Sprint: vier Wochen

Vorschlag für den Einstieg. Danach entscheidet ihr.

  1. 1Priorisiertes Backlog aus Gesprächen mit Finance, HR, Operations und Sales, mit Aufwand und Nutzen je Kandidat.
  2. 2Ein bis zwei produktive MVPs mit Doku und klarer Übergabe an den jeweiligen Fachbereich.
  3. 3Prompt-Bibliothek v1 in Markdown, als Claude-Projekte ausgerollt, plus Prüf-Checkliste und Freigabeliste für Tools.
  4. 4Enablement-Session pro Fachbereich, 90 Minuten, an euren eigenen Prozessen.
  5. 5Gemeinsames Review: was skaliert, was auf EAN gehört und was man besser lässt.
Lebenslauf

Julian Posmeck

  • SEIT 01/2025 · BERLIN
    KI- und Automations-Berater, selbstständig
    ki-automation.dev, ki-workshop-kmu.de. Über 20 KI-Projekte für Mittelstand und Startups. Keynote ZZF-Forum 2026.
  • SEIT 08/2025 · BERLIN
    GTM & Growth Advisor, Shlau.com
  • 02/2024 – 01/2025 · BERLIN
    Founder's Associate, Taizen (Techstars '23)
    Erster Mitarbeiter eines B2B-Startups für KI-Agenten im Vertrieb. Sales-Strategie, KI-gestützte Lead-Generierung, CRM-Aufbau, Pre-Seed-Fundraising.
  • 08/2023 – 03/2024 · BERLIN
    Business Development & Growth Associate, Techstars
    Zwölf Deep-Tech-Startups: ICPs, Lead-Generierung, KI-gestützte Outreach-Strategien, Fundraising-Material.
  • 2023 · LONDON
    GTM Strategy Consultant, B GARAGE
  • 2021 · BONN
    Analyst, Freigeist Capital · Summer Analyst, 10x DNA Capital Partners
  • 2020 – 2021 · BONN
    Gründer, pre now (Vorbestell-App für Restaurants)
  • 2018 – 2020
    CHECK24 (Corporate Venture Capital, Business Development) · Deutsche Bank (WM Global CIO-Office)

Ausbildung

  • 2022 – 2024
    M.Sc. Digital Transformation Management & Leadership, ESCP Business School
    Masterarbeit zum Einfluss generativer KI auf Early-Stage-Startups, Note 1,1.
  • 2017 – 2021
    B.Sc. International Management, Frankfurt School of Finance & Management
    Stipendiat. Auslandssemester San Francisco State und San Diego State University.
Sprachen

Deutsch, Spanisch (Muttersprachen), Englisch (C1), Französisch (B1)

KI & Agenten

Claude Code, Claude API, OpenAI API, MCP, RAG, Evals

Automatisierung

n8n (self-hosted), Make.com, Zapier, REST, Webhooks

Entwicklung

Python, TypeScript, Supabase/PostgreSQL, Docker, Next.js, Expo

Lebenslauf als PDF

Sollen wir uns dazu einmal austauschen?

Wenn der Freelance-Ansatz für euch grundsätzlich infrage kommt, würde ich die Rolle und die ersten sinnvollen Use Cases gerne einmal mit euch durchgehen.