Erfahrene KI Engineers aus unserem Team in Sofia konzipieren, entwickeln und betreiben Ihre KI-Agenten: Agentenarchitektur, Retrieval, Evaluations, MCP-Integrationen, Kostenkontrolle und Governance nach EU AI Act. Sie arbeiten direkt mit Ihren Entwicklern zusammen, damit das Know-how nach dem Go-live in Ihrem Unternehmen bleibt.
Modelle und Methoden, mit denen wir arbeiten
Ein AI Frontier Engineer ist ein erfahrener Softwareentwickler, der Frontier-Modelle wie GPT-5.x, Claude und Gemini in KI-Agenten und Automatisierungen verwandelt, die zuverlässig im Produktivbetrieb laufen – verantwortlich für Architektur, Retrieval, Evaluations, Integrationen und Guardrails. Stand September 2026 gibt es keine einheitliche Standarddefinition der Rolle; dies ist die Arbeitsdefinition von encorp.ai.
Zwei Entwicklungen zeigen, warum die Rolle jetzt gefragt ist. Im Work Trend Index 2025 (April 2025) beschrieb Microsoft die „Frontier Firm“: eine Organisation, die auf „intelligence on tap“ aufbaut, in der Menschen und Agenten in gemischten Teams arbeiten und alle Mitarbeitenden zum „agent boss“ werden. Im Juni 2026 schuf Cognizant die Rolle „Frontier Certified Engineer“ für Fachleute, die agentische Systeme, Retrieval- und Kontextschichten sowie Multi-Agent-Pipelines produktiv aufbauen. Beides zeigt dieselbe Lücke: Unternehmen brauchen Engineers, die Frontier-Modelle verlässlich arbeiten lassen.
„Frontier“ beschreibt, woran ein Engineer arbeitet: die neuesten Modelle und die darauf aufbauenden Agenten. „Forward deployed“ beschreibt, wo ein Engineer arbeitet: eingebettet im Team des Kunden. Beides überschneidet sich oft, beantwortet aber unterschiedliche Fragen. Diese Seite behandelt die Rolle und ihre Fähigkeiten; unsere Seite zu Forward Deployed Engineers erklärt das eingebettete Zusammenarbeitsmodell.
Bei encorp.ai sind AI Frontier Engineers erfahrene Engineers aus unserem Team in Sofia, die für Unternehmen in Bulgarien und der EU Agenten konzipieren, entwickeln und betreiben – und praxisnah mit Ihren Entwicklern arbeiten, damit diese das Ergebnis selbst warten und erweitern können. „AI Frontier Engineer“ ist eine allgemeine Rollenbezeichnung, keine Marke und keine Zertifizierung, und encorp.ai ist nicht mit Microsoft oder Cognizant verbunden.
Ein Agenten-Prototyp entsteht an einem Nachmittag. Der Produktivbetrieb verlangt andere Arbeit: Antworten auf Ihre eigenen Daten stützen, jede Änderung gegen ein Evaluation-Set testen, Token-Kosten planbar halten, festlegen, was der Agent in Ihren Systemen darf, und alles für den EU AI Act dokumentieren. Klassische Entwicklungs- und Data-Science-Teams decken meist einen Teil dieser Fähigkeiten ab, selten alle – deshalb kommen viele KI-Agentenprojekte nie über die Pilotphase hinaus.
Diese Bereiche decken unsere Engineers bei jedem Agenten ab – und genau darin coachen wir Ihre Entwickler, während wir ihn gemeinsam bauen.
Auswahl zwischen einzelnem Agenten, Workflow mit Modellschritten oder Multi-Agent-Pipeline; Tool Calling, Zustand, Retries, Timeouts und menschliche Freigabepunkte.
Chunking, hybride Suche und Reranking, berechtigungsbewusstes Retrieval, Quellenangaben und ein Kontextfenster, das für jeden Schritt gezielt zusammengestellt statt vollgestopft wird.
Aufgabenspezifische Evaluation-Sets, automatisches Scoring bei jeder Prompt- oder Modelländerung, Guardrails für Ein- und Ausgaben sowie Red-Teaming vor jedem Go-live.
MCP-Server, die ERP, CRM und interne APIs mit eingeschränkten Berechtigungen für Agenten öffnen, und A2A-Verbindungen, wenn Agenten verschiedener Anbieter zusammenarbeiten müssen.
Model Routing, damit einfache Schritte kleinere Modelle nutzen, Prompt Caching, Batching, Streaming und ein Token-Budget pro Workflow mit Kosten pro Aufgabe im Dashboard.
Schutz vor Prompt Injection, Agenten-Identitäten nach dem Least-Privilege-Prinzip, Secrets-Management, Audit-Logs, Risikoklassifizierung und die technische Dokumentation, die der EU AI Act erwartet.
Typische Projekte für Unternehmen in Finanzen, Operations und Kundenservice. Jedes beginnt mit einem klar definierten Prozess, einer Ausgangsbasis und einem Evaluation-Set, abgestimmt mit dem Fachbereich.
Ein Agent sammelt Finanzdaten und Richtlinien, ein zweiter schreibt die Vorlage in Ihrem Template, ein dritter prüft sie gegen die Kreditregeln. Jede neue Version wird auf einem Evaluation-Set bewertet, bevor das Kreditteam einen Entwurf sieht.
Leitet jede Anfrage an das kleinste Modell, das Ihre Qualitätsschwelle erreicht, cached wiederkehrenden Kontext und setzt ein Budget pro Workflow durch – mit Kosten pro Aufgabe, sichtbar für Finanzen und Engineering.
Beantwortet Fragen über Ihren gesamten Vertragsbestand mit Verweis auf die konkrete Klausel, beachtet Dokumentberechtigungen und antwortet „nicht gefunden“, statt zu raten, wenn die Quelle keine Antwort enthält.
Ein MCP-Server stellt freigegebene Aktionen in SAP, DATEV oder anderen Geschäftssystemen bereit, damit Agenten Bestände prüfen, Aufträge anlegen oder Belege buchen – mit eingeschränkten Rechten und Freigabeschritt.
Ein Angriffstest zu Prompt Injection, Datenabfluss, Jailbreaks und richtlinienwidrigen Antworten. Guardrails werden ergänzt, die Tests wiederholt und die Ergebnisse in Ihre EU-AI-Act-Dokumentation übernommen.
Beantwortet Routineanrufe in der Sprache Ihrer Kunden, verifiziert Anrufende, prüft Bestell- oder Kontostatus über Tools und übergibt bei geringer Sicherheit mit Zusammenfassung an einen Menschen.
Alle drei Rollen sind wichtig. Der Unterschied liegt darin, worauf jede optimiert – und wer einen Agenten verantwortet, wenn er jeden Tag funktionieren muss.
| Klassischer Softwareentwickler | ML / Data Scientist | AI Frontier Engineer | |
|---|---|---|---|
| Optimiert auf | Korrekten, wartbaren Code nach Spezifikation | Modellgenauigkeit auf einem Datensatz | Einen Geschäftsprozess, der zuverlässig mit Frontier-Modellen läuft |
| Arbeit mit Frontier-Modellen (GPT-5.x, Claude, Gemini) | Ruft die API auf, wenn ein Feature es braucht | Trainiert oder fine-tunt oft eigene Modelle; LLMs sind ein Werkzeug unter vielen | Täglich – wählt, promptet, routet und kombiniert sie |
| Baut produktive Agenten | Selten – baut deterministische Software | Selten – übergibt Modelle an das Engineering | Ja – Tools, Memory, Orchestrierung und Übergaben an Menschen |
| Evaluations | Unit- und Integrationstests für deterministischen Code | Offline-Metriken auf einem zurückgehaltenen Testset | Evaluation-Sets auf Aufgabenebene bei jeder Prompt-, Modell- oder Tool-Änderung |
| Geschäftsverantwortung | Liefert nach Tickets | Liefert Analysen oder ein Modell | Verantwortet das Prozessergebnis gemeinsam mit dem Fachbereich |
| Fokus bei Governance & Sicherheit | Anwendungs- und Infrastruktursicherheit | Datenqualität, Bias und Modellrisiko | Prompt Injection, Agentenrechte, Audit-Trails, EU-AI-Act-Dokumentation |
Evaluations entstehen vor dem Agenten, Ihre Entwickler arbeiten ab der ersten Woche mit unseren zusammen, und nichts geht ohne Red-Team-Prüfung live.
Wir wählen mit dem Fachbereich einen Prozess, legen fest, wie Erfolg gemessen wird, erstellen das erste Evaluation-Set, wählen Modelle und Architektur und prüfen Datenzugriff und Risiko nach EU AI Act.
Agentenlogik, Retrieval sowie MCP- oder API-Integrationen entstehen in einer Staging-Umgebung und werden nach jeder Iteration mit dem Evaluation-Set bewertet. Ihre Entwickler arbeiten im selben Repository.
Red-Teaming, Guardrails, Kosten- und Latenz-Tuning, dann ein begleiteter Rollout, bei dem Menschen die Ergebnisse prüfen, bis der Agent die vereinbarte Qualität erreicht.
AI-OPS-Monitoring von Qualität, Kosten und Fehlern, erneute Evaluations bei jedem Modell-Update und eine strukturierte Übergabe, damit Ihr Team den Agenten übernehmen kann.
Starten Sie mit einem kostenlosen Gespräch. Umfang und Preis eines Sprints legen wir fest, sobald wir den Use Case verstehen; die Modellkosten schätzen wir vor Entwicklungsbeginn.
Alle Preise zzgl. MwSt.
Die Einschätzung eines Senior Engineers zu Ihrem Use Case
30 Minuten · online
Ein produktiver Agent, gebaut mit Ihrem Team
fester Umfang und Preis nach dem Gespräch
Laufendes KI-Programm mit Senior-Begleitung
pro Monat · Mindestlaufzeit 6 Monate
Einzelne, kleinere Automatisierungen gibt es ab 500 € pro Automatisierung. Modell- und Cloud-Kosten sind in den Engineering-Preisen nicht enthalten. „AI Frontier Engineer“ bezeichnet eine Rolle, keine Zertifizierung; encorp.ai ist nicht mit Microsoft oder Cognizant verbunden.
Ausgewählte Fallstudien aus unserem Portfolio in Fintech, Telekommunikation, Logistik, Medien und E-Commerce. Nikola Alexandrov, CEO von Hydra Blockchain, über die über encorp eingebundenen Engineers: „The team members are not only skilled but also proactive.“
Implemented a custom AI agent for Econt, the leading logistics provider in Bulgaria, to automate customer support.
Vivacom is one of the leading telecommunications companies in Bulgaria, offering a full range of services including mobile, fixed-line, internet, and digital television. As part of the United Group, Vivacom is recognized for its innovation, reliable network infrastructure, and customer-centric approach. The company serves millions of residential and business clients, delivering high-speed connectivity, advanced telecom solutions, and cutting-edge digital services across the country. With a strong focus on digital transformation, 5G technology, and smart business solutions, Vivacom continues to play a key role in shaping the future of Bulgaria’s telecom sector.
Delivered AI-focused educational trainings for Forbes Bulgaria to empower business leaders with practical knowledge.
Beschreiben Sie den Use Case oder den festgefahrenen Prototyp. Ein Senior Engineer antwortet innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung zu Architektur, Aufwand und Risiken.
Meine Erfahrung mit Encorp war ausgezeichnet, besonders was die Qualität und das Engagement der über sie eingebundenen Entwickler betrifft.
Copilot-Studio-Agenten, Agent Flows und Power-Automate-Automatisierungen direkt in Ihrem Microsoft-365-Tenant.
Automatisierung mit Microsoft CopilotPro-Code-KI-Agenten und -Anwendungen auf Microsoft Foundry (ehemals Azure AI Foundry), in EU-Regionen.
Entwicklung mit Microsoft FoundryArchitektur und Umsetzung über den gesamten Microsoft-KI-Stack: Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Foundry, Azure OpenAI und Fabric.
Microsoft-KI-PlattformGemini-Enterprise-Agenten und -Automatisierungen, verbunden mit Google Workspace, Microsoft 365 und Ihren Geschäftssystemen.
Google Gemini EnterpriseForward Deployed Engineers, eingebettet in Ihr Team, die KI-Agenten in Wochen in Ihre echten Systeme bringen.
Forward Deployed EngineersBuchen Sie ein kostenloses 30-minütiges Gespräch mit einem Senior Engineer. Wir betrachten Ihren Use Case, die nötige Architektur und was es braucht, um ihn sicher produktiv zu betreiben.
650+ umgesetzte Automatisierungen · Team in Sofia seit 2019 · Umsetzung auf Englisch und Bulgarisch · am EU AI Act ausgerichtet · Preise zzgl. MwSt.