Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Decision Intelligence Analysts und integriere Aily's Plattform in Kundenumgebungen.
- Unternehmen: Aily Labs, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-gestützte Entscheidungsfindung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitskultur.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und direktem Feedback.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Entscheidungsfindung und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in KI oder Datenanalyse, davon 2 Jahre in der Teamleitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Mission: Als AI DI Engineering Manager sind Sie verantwortlich für die End-to-End-Integration der Aily-Plattform in die Umgebungen der Kunden – von der ersten Planung bis zur Bereitstellung und kontinuierlichen Optimierung. Sie leiten ein Team von Decision Intelligence Analysts, setzen den Standard dafür, wie wir unseren Kunden Wert liefern, und fungieren als technischer und strategischer Ansprechpartner in allen Engagements.
Was Sie tun werden:
- Leiten und Entwickeln eines Teams von Decision Intelligence Analysts, das in mehreren Kundenengagements und Branchen tätig ist.
- Verantwortung für den gesamten Integrationslebenszyklus für strategische Kundenkonten – von der Anforderungsdefinition bis zur Modellbereitstellung und Leistungsvalidierung.
- Festlegung standardisierter Methoden zur Definition von Datenanforderungen, Anpassung von Modellen an Kundenkontexte und Sicherstellung einer konsistenten Lieferqualität.
- Überwachung strategischer Entscheidungen zur Datenmodellarchitektur, um Skalierbarkeit, Flexibilität und Übereinstimmung mit den Geschäftszielen der Kunden zu gewährleisten.
- Leitung der Decision Intelligence Analysts bei der Ausführung, Feinabstimmung und Optimierung von KI-Modellen, um die bestmöglichen Entscheidungsergebnisse zu erzielen.
- Implementierung strenger Validierungsrahmen, die sicherstellen, dass alle Modellausgaben messbaren, nachweisbaren Geschäftswert liefern.
- Funktion als technischer Beziehungsinhaber für wichtige Kunden, Verwaltung von Erwartungen und Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen Plattformfähigkeiten und Kunden zielen.
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Ingenieur- und Client Success-Teams, um Kundeninsights zu gewinnen, die unsere Plattform-Roadmap verbessern.
- Sicherstellen, dass Ihr Team tiefes Fachwissen über die Geschäftsprozesse und Benutzerbedürfnisse der Kunden entwickelt, um Lösungen zu schaffen, die die Akzeptanz und nachhaltige Auswirkungen fördern.
Ihr Profil: Wir suchen einen strategischen Führer, der technisches Wissen mit der Fähigkeit kombiniert, leistungsstarke Teams und vertrauensvolle Kundenbeziehungen aufzubauen.
Was Sie mitbringen:
- Erfahrung: Über 7 Jahre in KI-, Datenwissenschafts- oder Analysepositionen, einschließlich mindestens 2 Jahre in einer Führungsposition.
- Teamführung: Nachweisliche Erfolge beim Aufbau, Management und Wachstum technischer Teams in schnelllebigen Umgebungen.
- Technische Tiefe: Starkes Verständnis von KI-Architekturen, Prinzipien der Datenmodellierung und Methoden zur Feinabstimmung von Modellen.
- End-to-End-Verantwortung: Erfahrung in der Leitung komplexer technischer Integrationen von der Planung bis zur Lieferung und fortlaufenden Optimierung.
- Branchenvielfalt: Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Lösungen in mehreren Branchen und Geschäftsbereichen mit messbaren Ergebnissen anzuwenden.
- Kundenmanagement: Sicher im Umgang mit senioren Kundenbeziehungen auf technischer Seite – Erwartungen setzen, Komplexität navigieren und Vertrauen aufbauen.
- Prozessexzellenz: Nachweisliche Erfolge bei der Implementierung skalierbarer Methoden, die die Lieferqualität und Effizienz des Teams verbessern.
- Geschäftsverständnis: Klare Vorstellung davon, wie KI Geschäftswert schafft und die Fähigkeit, technische Entscheidungen mit strategischen Ergebnissen zu verknüpfen.
- Strategisches Denken: Fähigkeit, Trends in KI-Entscheidungssystemen vorherzusehen und Ihr Team für kontinuierliche Innovation zu positionieren.
- Benutzervertretung: Erfahrung in der Vertretung der Bedürfnisse der Endbenutzer innerhalb technischer Implementierungsentscheidungen.
Bonuspunkte, wenn Sie haben:
- Praktische Erfahrung mit agentischen KI-Systemen oder Entscheidungsoptimierungsplattformen.
- Hintergrund im technischen Pre-Sales oder in der Lösungsarchitektur.
- Erfahrung in oder enge Zusammenarbeit mit Unternehmen im Bereich Enterprise SaaS.
Wer sind wir? Bei Aily Labs entwickeln wir das KI-Betriebssystem für Geschäftsentscheidungen. Unsere Plattform ermöglicht es Organisationen, schnellere, intelligentere und konsistentere Entscheidungen zu treffen, indem sie modernste KI mit tiefem Geschäftswissen kombiniert. Wir arbeiten mit führenden Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammen, um zu transformieren, wie Entscheidungen getroffen werden – von der Strategie bis zur Umsetzung. Wir wachsen schnell und suchen außergewöhnliche Menschen, die die Zukunft der KI-gesteuerten Entscheidungsfindung gestalten möchten.
Was uns auszeichnet:
- Arbeiten an einem der spannendsten Probleme im Bereich Enterprise AI – wie Organisationen Entscheidungen in großem Maßstab treffen.
- Teil eines Teams von erstklassigen Ingenieuren, Wissenschaftlern und Betreibern, die etwas wirklich Neues aufbauen.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienpaket.
- Flexible, hybride Kultur mit der Möglichkeit, von unseren Büros in Barcelona, Madrid oder München aus zu arbeiten.
- Eine Kultur, die Eigenverantwortung, Neugier und direktes Feedback schätzt.
AI DI Engineering Manager Arbeitgeber: AILY LABS
Aily Labs ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten und bedeutende Entscheidungen in Unternehmen zu beeinflussen. Mit einem flexiblen, hybriden Arbeitsumfeld in Städten wie Barcelona, Madrid oder München fördert das Unternehmen eine Kultur des Eigentums, der Neugier und des direkten Feedbacks, während es gleichzeitig wettbewerbsfähige Gehälter und Beteiligungspakete bietet. Hier haben Mitarbeiter die Chance, in einem dynamischen Team von Weltklasse-Ingenieuren und Wissenschaftlern zu wachsen und ihre Fähigkeiten in einem sich schnell entwickelnden Bereich weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI DI Engineering Manager erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei AILY LABS zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI DI Engineering Manager mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als AI DI Engineering Manager bei AILY LABS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AILY LABS vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für AILY LABS entscheidend sein!
