AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence

AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die AI Enablement Strategie und baue innovative AI-Tools für unser Team.
  • Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Bereich Datenmanagement mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die Innovation fördert.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintelligenz und arbeite an spannenden AI-Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in AI/ML Engineering und starke technische Fähigkeiten in Python oder Go.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Das AI Enablement Team ist der Katalysator für interne Transformation und Produktbeschleunigung bei Actian. In der modernen Datenlandschaft ist KI keine isolierte experimentelle Umgebung; sie ist eine Kernkompetenz, die in unsere Produkt-DNA und unsere Engineering-Workflows integriert werden muss.

Wir suchen einen AI Enablement Lead, der unsere KI-Enablement-Strategie von Anfang bis Ende entwirft, skaliert und verantwortet. Sie sind kein theoretischer Forscher oder passiver Prompt-Ingenieur; Sie sind ein äußerst praktischer, technischer Treiber, der die grundlegenden Plattformen, Werkzeuge und Rahmenbedingungen aufbaut, die es anderen Produkt- und Engineering-Teams ermöglichen, KI sicher, schnell und in großem Maßstab einzusetzen. Sie werden KI im gesamten Unternehmen demokratisieren, moderne LLMOps/MLOps-Praktiken etablieren und direkt die Actian Data Intelligence Platform beeinflussen, indem Sie agentische Workflows, intelligente Datenpipelines und modernste Fähigkeiten einführen.

Verantwortlichkeiten

  • Interne KI-Tools: Entwerfen und Pflegen der zentralen KI-Orchestrierungsschichten, zentralen API-Gateways und wiederverwendbaren Rahmenbedingungen (z. B. fortschrittliche RAG-Architekturen, agentische Rahmenbedingungen) für den unternehmensweiten Gebrauch.
  • Produkt-KI-Integration: Direkte Zusammenarbeit mit den Kernengineering-Teams, um produktionsbereite generative KI- und Machine-Learning-Funktionen in die Actian Data Intelligence Platform zu integrieren.
  • LLMOps & Governance-Infrastruktur: Etablierung strenger Richtlinien, Bewertungsrahmen und Überwachungswerkzeuge zur Verfolgung der Modellleistung, Verzerrung, Datensicherheit und Datenschutz bei allen KI-Implementierungen.
  • Kosten- & Latenzoptimierung: Aktive Überwachung und Verwaltung der Cloud- und API-Berechnungsaufwendungen (Token-Management, Open-Source- vs. kommerzielle Modelle) und Optimierung der Ausführungslatenz für Produktions-KI-Funktionen.
  • Cross-funktionale Weiterbildung: Leitung von Workshops, Entwurf von Blaupausen und Erstellung von Dokumentationen, um nicht-KI-Engineering-Teams zu befähigen, ihre eigenen KI-gesteuerten Funktionen selbstbewusst zu erstellen und zu pflegen.
  • Schnelles Prototyping (PoC bis Produktion): Steuerung der technischen Umsetzung von hochwirksamen KI-Proof-of-Concepts, um sicherzustellen, dass sie mit produktionsgerechtem Code erstellt werden, der nahtlos skaliert.
  • Standardisierung von Werkzeugen: Definition und Durchsetzung des offiziellen KI-Stacks der Organisation, von der Auswahl der Vektordatenbanken und Vektor-Einbettungsstrategien bis hin zu semantischen Caching-Mechanismen.
  • Lieferanten- & Open-Source-Strategie: Bewertung und Verwaltung von Partnerschaften mit KI-Modellanbietern und Leitung der technischen Bewertung von modernsten Open-Source-Modellen, um Actian an der Spitze der Innovation zu halten.
  • Datengetriebene Wirkungsmessung: Definition und Verfolgung operativer Kennzahlen für die KI-Enablement-Funktion, wie z. B. Entwickleradoptionsraten, Verkürzung der Markteinführungszeit für KI-Funktionen und ROI der implementierten KI-Tools.

Qualifikationen

  • Technischer Hintergrund: Starker Hintergrund als Senior AI/ML Engineer, LLMOps Engineer oder Softwarearchitekt, der erfolgreich KI-gestützte Anwendungen in Unternehmens-SaaS oder komplexen Datenplattformen entwickelt und skaliert hat.
  • KI- & Ingenieurmeisterschaft: Tiefgehende technische Expertise in Python oder Go, semantischer Suche, Vektordatenbanken (z. B. Pinecone, Milvus, pgvector), Orchestrierungsrahmen (LangChain, LlamaIndex) und Feinabstimmung oder Prompt-Engineering von hochmodernen großen Sprachmodellen (LLMs).
  • Extreme Eigenverantwortung: Hohe Eigenverantwortung. Sie warten nicht darauf, dass Produktteams nach KI-Funktionen fragen; Sie bauen proaktiv die Rahmenbedingungen, die ihre Engpässe lösen, bevor sie diese überhaupt identifizieren.
  • Software-Engineering-Rigor: Sie behandeln die KI-Entwicklung wie Software-Engineering. Sie verstehen CI/CD, Unit-Tests für KI (Bewertungsdatensätze), Containerisierung (Docker/Kubernetes) und saubere Code-Architektur.
  • Einfluss ohne Autorität: Außergewöhnliche Führungs- und Kommunikationsfähigkeiten. Sie können disparate Engineering-Teams um eine gemeinsame technische Vision inspirieren und ausrichten, ohne deren direkte Vorgesetzte zu sein.
  • Kommunikation: Außergewöhnliche mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch. Fähigkeit, komplexe KI-Anomalien oder -Architekturen in klaren Geschäftswert für interne Stakeholder und Führungskräfte zu entschlüsseln.

Vorteile

  • Die Chance, Teil eines innovativen, schnell wachsenden Unternehmens zu sein, das einen bedeutenden Einfluss im Bereich Datenmanagement hat.
  • Zusammenarbeit mit einem leidenschaftlichen und vielfältigen Team.
  • Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungspaket.
  • Flexible Arbeitsbedingungen (remote oder hybrid).
  • Chancen für berufliches Wachstum und Entwicklung.

Warum uns beitreten?

Bei Actian sind wir leidenschaftlich in Bezug auf Innovation und Teamarbeit. Diese Rolle ist perfekt für jemanden, der in einer dynamischen Umgebung gedeiht, gerne einen effizienten und einladenden Arbeitsplatz schafft und eng mit einem talentierten Team zusammenarbeitet.

Interessiert? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören! Lassen Sie uns besprechen, wie Sie zu unserem Erfolg beitragen können, während Sie Ihre Karriere mit uns weiterentwickeln.

Wir schätzen Vielfalt in unserem Unternehmen. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft oder anderen anwendbaren rechtlich geschützten Merkmalen in dem Land, in dem der Bewerber sich bewirbt, Berücksichtigung für eine Anstellung.

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Kontaktdaten:

Actian Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence erhalten könnten

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Actian anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Actian vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence mit Bravour zu bestehen

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LLMOps
MLOps
Python
Go
Semantic Search
Vector Databases

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Actian klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Actian vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.