Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite AI-gestützte Softwareentwicklung und transformiere moderne Engineering-Praktiken.
- Unternehmen: Innovatives Beratungsunternehmen im Bereich KI und Softwareengineering.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und internationale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Softwareentwicklung mit modernster KI-Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareengineering und KI-gestützten Entwicklungstools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Wir suchen derzeit einen AI Engineering Lead / Manager in Deutschland. Dies ist eine hochwirksame Beratungsgelegenheit für einen erfahrenen AI Engineering-Leiter, der dabei hilft, die Art und Weise zu transformieren, wie moderne Softwareteams Produkte mit AI-unterstützten Entwicklungspraktiken erstellen, bereitstellen und skalieren. In dieser Rolle arbeiten Sie an der Schnittstelle von Softwareengineering, künstlicher Intelligenz und Ingenieureffizienz und leiten Unternehmens-Teams bei der Einführung von LLM-gestützten Tools und Workflows.
Die Aufgaben umfassen:
- Technische Führung und Beratung für Engineering- und Beratungsteams zu AI-unterstütztem Softwareengineering, Entwicklerproduktivität, Systemarchitektur und modernen Ingenieurpraktiken.
- Leitung der Einführung von AI-Tools wie Claude Code, Cursor, Codex und GitHub Copilot zur Verbesserung der Softwareentwicklungsabläufe und Effizienz.
- Definition und Verfeinerung architektonischer Ansätze für Systeme, einschließlich Microservices, APIs, Datenflüsse, Integrationen und CI/CD-Pipelines.
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in klare technische Designs und Implementierungsstrategien, die mit den Lieferzielen übereinstimmen.
- Praktische Arbeit beim Aufbau und der Unterstützung von AI-gestützten Anwendungen, einschließlich LLM-basierter Systeme, RAG-Pipelines und AI-Agenten.
- Entwurf, Implementierung und Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen mit Fokus auf Leistung, Kosteneffizienz und Genauigkeit.
- Beitrag zur technischen Ausführung durch Code-Reviews, Teststrategien, Dokumentation und Implementierungsunterstützung.
- Beratung zu bewährten Ingenieurpraktiken, einschließlich automatisiertem Testen, sicherer Entwicklung, Prinzipien des sauberen Codes und skalierbaren Liefer-Workflows.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern in einem kundenorientierten Umfeld.
- Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung der Ingenieureffizienz über Menschen, Prozesse und Technologie.
Voraussetzungen:
- Starker Hintergrund im Softwareengineering, Backend-Entwicklung, Full-Stack-Engineering oder Softwarearchitektur.
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Python in Produktionsumgebungen.
- Erfahrung in der Gestaltung und Entwicklung von microservice-basierten Systemen unter Verwendung von REST, GraphQL oder gRPC APIs.
- Vertrautheit mit API-Frameworks wie FastAPI, OpenAPI, Swagger oder ähnlichen Technologien.
- Praktische Erfahrung mit AI-unterstützten Entwicklungstools wie GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Codex oder Äquivalenten.
- Praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen, einschließlich Prompt Engineering, strukturiertem Prompting, RAG-Systemen und AI-Agenten.
- Tiefes Verständnis von transformerbasierten Modellen und Architekturen großer Sprachmodelle.
- Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von Retrieval-Augmented Generation-Pipelines, einschließlich der Handhabung von Halluzinationsrisiken und Leistungsabstrichen.
- Starkes Verständnis der Grundlagen des Softwareengineerings, einschließlich Datenstrukturen, Algorithmen, Teststrategien und OOP-Prinzipien.
- Kenntnisse über Tokenisierung, Kontextbeschränkungen, Modellverhalten und Kosten-Leistungs-Optimierung in LLM-Systemen.
- Fähigkeit, komplexe Geschäftsbedürfnisse in technische Lösungen und Implementierungsfahrpläne zu übersetzen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Erfahrung in kundenorientierten oder beratenden Umgebungen ist sehr wünschenswert.
- Komfortables Arbeiten mit teilweiser Überlappung mit US-Zeitzonen.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure), Datenbanken (SQL oder NoSQL) oder Unternehmensumgebungen ist von Vorteil.
Vorteile:
- Gelegenheit, an bahnbrechenden AI-Engineering-Transformationsprojekten für Unternehmenskunden zu arbeiten.
- Hochwirksame Beratungsengagements an der Schnittstelle von AI, Softwareengineering und Entwicklerproduktivität.
- Exposition gegenüber fortschrittlichen LLM-Anwendungen, RAG-Architekturen und AI-Agentensystemen in realen Umgebungen.
- Kundenorientierte Rolle mit erheblichem Einfluss und Sichtbarkeit bei technischen und geschäftlichen Stakeholdern.
- Flexible Struktur des Beratungsengagements mit internationaler Zusammenarbeit.
- Gelegenheit, Ingenieurpraktiken und Strategien zur Einführung von AI in großem Maßstab zu gestalten.
- Praktische Erfahrung mit modernen AI-Tools und dem Design von Unternehmenssystemen.
- Exposition gegenüber globalen Beratungsumgebungen und großangelegten Transformationsprogrammen.
- Wettbewerbsfähige Vergütung, die mit der Expertise auf Senior-Level in der Beratung und Erfahrung im AI-Engineering übereinstimmt.
AI Engineering Lead / Manager | NDA Arbeitgeber: Jobgether
Unser Unternehmen bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Fachkräfte im Bereich KI-Engineering, die in Deutschland tätig sind. Wir fördern eine Kultur der Innovation und Zusammenarbeit, in der Mitarbeiter an spannenden Projekten arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen, klientenorientierten Umfeld weiterentwickeln können. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, an der Spitze der technologischen Entwicklung zu stehen, bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Vergütung, sondern auch bedeutende Wachstumschancen für unsere Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Engineering Lead / Manager | NDA erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und suche nach Möglichkeiten, dich mit Leuten aus der Branche auszutauschen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Denk daran, auch Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit einzubringen, die deine Fähigkeiten im Bereich AI Engineering zeigen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, zögere nicht, direkt mit dem Unternehmen in Kontakt zu treten. Frag nach weiteren Informationen oder einem informellen Gespräch.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website, um dich zu bewerben! Wir haben ein schnelles und einfaches Bewerbungsverfahren, das dir hilft, schnell in den Auswahlprozess zu kommen. Lass uns gemeinsam deinen nächsten Karriereschritt angehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineering Lead / Manager | NDA mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du AI-Tools eingesetzt hast. Zeig uns, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht einen großen Unterschied!
Klarheit ist der Schlüssel:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. So können wir deine Ideen besser verstehen und schätzen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der spezifischen Rolle des AI Engineering Lead / Manager vertraut. Informiere dich über die Partnerfirma, ihre Projekte und wie sie AI in ihren Prozessen einsetzen. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, gezielte Fragen zu stellen.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Umgang mit AI-Tools demonstrieren. Zeige, wie du LLMs oder RAG-Systeme in der Praxis eingesetzt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du in einem klientenorientierten Umfeld arbeiten wirst, ist es wichtig, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Übe, komplexe Themen einfach zu kommunizieren, sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst, die auf die Zusammenarbeit im Team und die Unterstützung von Innovationen abzielen. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der langfristigen Entwicklung im Unternehmen interessiert bist.
