Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI(m/w/x)
Fachliche und strategische Ausgestaltung des Data & AI Chapters, inklusive Technologie-Stack und Qualitätsstandards. Mindestens 8 Jahre Erfahrung in KI/ML mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen erforderlich. Arbeitsgerät nach Wahl (MacOS/Linux) und Homeoffice möglich.
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Anforderungen
- 8+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung oder KI/ML mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen
- Erfahrung im produktiven Betrieb von Agentensystemen und AI-Pipelines
- Fachliche Führung von Teams/Communities (Tech Lead, Chapter Lead, Principal Engineer o.ä.)
- Tiefe Python-Kenntnisse
- Souveräner Umgang mit LLM-Frameworks (LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.)
- Umgang mit Vektor- und Graphdatenbanken (Qdrant, Weaviate, Neo4j)
- Verständnis von Context Engineering und AI Pipelines auf Systemebene
- Nutzung von AI-enabled Tools (Claude Code, Codex) im Engineering-Workflow
- Fließende Deutschkenntnisse
- Fließende Englischkenntnisse
- Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud)
- Grundlagen im MLOps
- Fähigkeit technische Komplexität verständlich zu machen
- Fähigkeit Architekturentscheidungen zu begründen
Aufgaben
- Die fachliche Ausgestaltung und strategische Ausrichtung des Data & AI Chapters übernehmen
- Capability-Aufbau, Technologie-Stack, Standards und Qualitätsniveau gestalten
- Chapter-Mitglieder gezielt weiterentwickeln durch inhaltliches Feedback, strukturierte Reviews und klare Entwicklungspfade
- Sparringspartner:in für andere Chapter Leads und die Geschäftsführung bei technologischen Weichenstellungen sein
- Die Chapter-Wissensbasis verantworten, indem Agenten-Patterns, Pipeline-Templates und Evaluationsframeworks wiederverwendbar gemacht werden
- Modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik konzipieren und reviewen
- Architekturentscheidungen bis zum produktiven Deployment von Agentensystemen treffen
- Den Standard dafür setzen, wie Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines systematisch gestaltet werden
- Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines reproduzierbar, versionierbar und evaluierbar gestalten
- Fundierte Architekturentscheidungen zu Retrieval-Systemen treffen
- Retrieval-Systeme (Chunking, Embedding, Re-Ranking) gestalten
- Sicherstellen, dass Unternehmenswissen sinnvoll für Agenten nutzbar wird
- Qualitäts- und Sicherheitsstandards im Chapter etablieren
- Bias-Tests, Accuracy-Evaluation und Guardrails etablieren
- Qualitäts- und Sicherheitsstandards zur gelebten Praxis machen
- Wiederverwendbare Agenten-Patterns des Chapters entwickeln und pflegen
- Technische Gesamtverantwortung in strategisch relevanten Kundenprojekten übernehmen
- Ansprechpartner:in auf Augenhöhe mit technischen Entscheider:innen beim Kunden sein
- Forschungskooperationen mit Universitäten und Fachhochschulen vorantreiben
- Projektkonzeptionen für Forschungskooperationen entwickeln
- Umsetzung von Forschungskooperationen vorantreiben
- Sicherstellen, dass Erkenntnisse aus Forschungskooperationen in die Praxis überführt werden
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux)
- Moderner Arbeitsplatz
- Homeoffice möglich
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens lab25 GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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