Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite komplexe KI-Projekte und entwickle fortschrittliche GenAI-Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der KI-Technologie steht.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Wachse in einem dynamischen Team, das Neugier und technische Exzellenz schätzt.
- Warum dieser Job: Löse herausfordernde KI-Probleme mit echtem Einfluss auf Unternehmen.
- Qualifikationen: 7+ Jahre Erfahrung in AI/ML und Führung technischer Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
We’re looking for an experienced Technical Lead in Applied AI to help shape how cutting-edge generative AI is deployed in the real world.
This isn’t a role where you’ll be sitting on the side-lines.
You’ll be hands‑on with the toughest technical challenges, leading a small team of exceptional engineers while working directly with enterprise customers on high‑impact AI projects across sectors such as finance, healthcare, manufacturing, defence, and the public sector.
If you enjoy building production‑grade AI systems, mentoring engineers, and turning ambitious ideas into scalable solutions, this could be a great fit.
What makes this role different?
You’ll be joining a fast‑moving, low‑ego team where technical leadership means writing code, solving hard problems, and helping others do their best work.
You’ll work across the full lifecycle of enterprise AI delivery from early solution design and technical discovery through to deployment and optimisation with the opportunity to influence both customer outcomes and future product direction.
- What you’ll be doing
- Leading the technical delivery of complex AI projects for enterprise customers.
- Acting as the go‑to technical partner for stakeholders, from engineers to executives.
- Staying deeply hands‑on: coding, reviewing, and de‑risking the most challenging parts of each project.
• Designing and implementing advanced Gen AI systems, including
- Fine‑tuned LLMs
- Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
- Agentic workflows
- Custom AI applications
- Mentoring Applied AI Engineers and helping grow a strong technical culture.
- Collaborating with research, product, and engineering teams to bring customer feedback into future AI capabilities.
- We’d love to hear from you if you have…
- 7+ years of experience in AI/ML, with recent experience leading technical teams.
- A strong track record of delivering AI solutions from prototype to production.
- Deep expertise in LLMs, advanced RAG, agentic systems, and scalable NLP applications.
- Excellent Python skills and experience with frameworks such as Py Torch, Hugging Face, Lang Chain, or similar.
- A solid software engineering background (APIs, backend systems, architecture, deployment).
- The ability to communicate complex technical ideas clearly to both technical and non‑technical audiences.
- Open‑source contributions in the AI/LLM ecosystem.
- Experience in customer‑facing technical roles.
- Exposure to MLOps and cloud platforms (AWS, GCP, or Azure).
- Why people are excited about this opportunity
- Work on genuinely challenging AI problems with real‑world impact.
- Influence how enterprises adopt frontier AI technologies.
- Stay close to the latest research while building production systems.
- Join a collaborative, international team that values curiosity, ownership, and technical excellence.
- #J-18808-Ljbffr
Head of Machine Learning Arbeitgeber: DeepRec.ai
Als Arbeitgeber in einem schnell wachsenden Deep-Tech-Unternehmen bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der KI-Innovation zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir in Ihre berufliche Weiterentwicklung investieren. Genießen Sie flexible Arbeitszeiten und ein hybrides Arbeitsmodell, während Sie mit modernsten Technologien arbeiten und echte Geschäftsergebnisse für unsere Kunden erzielen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Head of Machine Learning erhalten könntest
✨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 DeepRec.ai anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Head of Machine Learning 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 DeepRec.ai vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Head of Machine Learning mit Bravour zu bestehen
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 DeepRec.ai 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 DeepRec.ai 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.
