Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team für KI und maschinelles Lernen, um innovative Lösungen zu entwickeln.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI mit Fokus auf technische Exzellenz.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Beteiligung am Unternehmen.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Branche.
- Qualifikationen: Über 10 Jahre Erfahrung in KI, maschinellem Lernen oder Datenwissenschaft.
Role overview
A senior executive position leading AI and machine learning engineering for a company whose products touch critical workflows for businesses.
The role unifies classical ML and generative AI into a coherent technical strategy while maturing platform capabilities.
It calls for someone who combines deep engineering credibility with executive influence to make AI a durable advantage.
Responsibilities
- Lead, manage, and develop a broad AI/ML organization spanning Machine Learning Engineering, ML Platform, Risk Data Science, and AI Scientists, fostering a culture of technical excellence and customer impact.
- Define and execute a unified AI/ML systems strategy that brings together classical ML, generative AI, risk modeling, and platform capabilities in support of broader product and business goals.
- Partner with senior leaders across Product, Engineering, Design, Data, Risk, Legal, Security, and business teams to identify where AI can create meaningful customer value and operational leverage.
- Translate business problems into end-to-end AI/ML systems with clear standards for evaluation, monitoring, observability, reliability, safety, governance, and long-term maintainability.
- Mature AI/ML platform capabilities, tooling, primitives, guardrails, and deployment patterns that make it easier for product and engineering teams to build and operate AI/ML systems safely and with greater autonomy.
- Drive disciplined technical and business judgment around AI/ML investments, including where to build, where to leverage existing capabilities, and where to avoid unnecessary complexity.
Requirements
- 10+ years of experience leading teams in applied machine learning, AI, engineering, or data science roles, with a track record of delivering impactful customer-facing software.
- Deep technical expertise across AI/ML systems, including classical ML, generative AI and LLMs, statistical modeling, risk modeling, and production-scale deployment.
- Strong software engineering and systems background covering data, retrieval, evaluation, deployment, routing, monitoring, observability, feedback loops, and lifecycle management.
- Experience scaling high-performing technical organizations across ML Engineers, AI/ML Platform teams, Risk Data Scientists, and AI Scientists.
- Experience evolving ML teams toward a stronger software engineering and systems orientation with clear ownership for production AI/ML systems.
- Executive-level strategic judgment with the ability to shape company-wide AI/ML priorities and influence senior stakeholders.
- Nice to have
- Advanced degree in computer science, machine learning, statistics, or a related field, paired with demonstrated systems leadership and executive-level impact.
Benefits and work setup
- Cash compensation is targeted at roughly $275,000–$305,000 in most remote locations and $320,000–$350,000 in major metropolitan hubs, with final offers determined by experience and expertise.
- Hybrid expectation of approximately 2–3 days per week in a physical office for employees based near an office location.
- Secure, reliable, and consistent internet connection required for remote work days.
- Full-time employees receive competitive base pay, benefits, and equity participation, with offer amounts determined by role, level, and location.
- #J-18808-Ljbffr
Head of AI and Machine Learning Engineering Arbeitgeber: Gusto
Gusto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für das Wachstum der kleinen Unternehmenswirtschaft einsetzt. Mit einem dynamischen Team in Denver, San Francisco und New York bietet Gusto nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen, sondern auch eine inklusive Arbeitskultur, die Vielfalt schätzt und fördert. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu wachsen, in dem KI-Technologien aktiv integriert werden, um die Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Head of AI and Machine Learning Engineering erhalten könntest
✨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 Gusto 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 Head of AI and Machine Learning Engineering 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 Head of AI and Machine Learning Engineering bei Gusto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gusto 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 Gusto entscheidend sein!
