Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung fortschrittlicher Daten- und KI-Plattformen für kritische Lösungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und KI in Deutschland.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten, jährliche Boni und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und löse komplexe Herausforderungen mit KI.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, KI-Systemen und Backend-Entwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Data & AI Technical Lead based in Germany.
This role offers the opportunity to lead the design and evolution of advanced data and AI platforms supporting mission-critical solutions.
You will combine hands-on engineering expertise with technical leadership, shaping architectures that transform complex data into actionable intelligence.
Working across data pipelines, AI systems, backend services, and agent-based technologies, you will help build scalable and reliable platforms.
The position requires a balance of strategic thinking and deep technical execution, with ownership from design through production.
You will collaborate with engineers, product teams, and technical leaders in a fast-moving environment focused on innovation and real-world impact.
This is an opportunity to influence engineering practices, leverage AI-first development approaches, and contribute to systems that solve complex challenges.
Accountabilities
As a Data & AI Technical Lead, you will own technical execution and architecture decisions across data and AI systems.
You will work closely with engineering leadership to design scalable solutions, drive delivery, and establish best practices across the technology landscape.
- Co-design and evolve technical architecture across data pipelines, AI workflows, agent systems, and service integrations.
- Lead the design and implementation of data and AI flows across multiple systems, ensuring reliable ingestion, transformation, storage, retrieval, and consumption.
- Make independent technical decisions, document architectural choices, and provide clear trade-off analysis.
- Design and build AI-powered solutions including RAG pipelines, MCP tools, and APIs that connect intelligent systems with enterprise data.
- Develop backend services using Python and Fast API within scalable, event-driven architectures.
- Establish and promote engineering standards around code quality, design patterns, documentation, testing, and collaboration.
- Mentor engineers and support the development of strong technical capabilities across the team.
- Use AI-assisted development tools effectively and help define best practices for AI-enabled engineering workflows.
- Drive initiatives from discovery through production, ensuring successful delivery, reliability, and continuous improvement.
- Collaborate with product managers, QA teams, engineers, and other technical leaders to align solutions with business objectives.
- Improve production readiness through observability, monitoring, testing strategies, and operational excellence.
- Participate in technical hiring and contribute to the growth and direction of the engineering organization.
Requirements
The ideal candidate is an experienced technical leader with strong expertise in data engineering, AI systems, and backend development.
You should be comfortable owning complex technical challenges, influencing teams, and delivering scalable solutions in evolving environments.
- Strong Python engineering experience, with the ability to build maintainable production-grade applications, services, and data workflows.
- Proven experience designing scalable data architectures, including schema design, storage strategies, pipeline architecture, and data modeling.
- Solid understanding of AI systems, including LLMs, retrieval-augmented generation (RAG), agents, and tool-based AI workflows.
- Experience building backend services and APIs using Fast API or equivalent technologies.
- Hands-on experience with event-driven architectures and messaging systems such as Kafka, Rabbit MQ, or similar platforms.
- Strong knowledge of Docker and containerized application environments.
- Experience designing and operating production systems with a focus on reliability, monitoring, observability, and continuous improvement.
- Ability to provide technical leadership through influence, communication, and strong engineering judgment.
- Experience using AI coding tools such as Claude Code, Cursor, Chat GPT, or similar solutions as part of daily development workflows.
- Strong ownership mindset with the ability to manage initiatives from requirements and architecture through deployment and production support.
- Ability to collaborate effectively across engineering, product, and business teams in distributed environments.
- Comfortable working in fast-paced environments where priorities evolve and solutions require adaptability.
Nice to have
- Experience with AI agent frameworks such as Lang Chain, Lang Graph, Crew AI, Auto Gen, or similar tools.
- Familiarity with MCP (Model Context Protocol), vector databases, and embedding-based retrieval systems.
- Experience with prompt engineering, evaluation workflows, and LLM optimization.
- Knowledge of advanced AI concepts such as neural networks, fine-tuning, and model optimization.
- Experience with analytical databases such as Click House or similar technologies.
- Familiarity with orchestration platforms such as Airflow, Prefect, or Dagster.
- Experience integrating and managing heterogeneous data sources.
Benefits
- Fully remote work environment with the flexibility to work from home.
- Flexible working hours designed to support work-life balance.
- Annual performance bonus based on achievements and contributions.
- Paid medical insurance to support employee wellbeing.
- Daily lunch allowance to help reduce everyday expenses.
- Sport and wellness allowance to encourage healthy habits.
- Unlimited Udemy subscription for continuous learning and professional development.
- Structured onboarding and training programs to support a smooth transition.
- Equipment support to ensure you have the right tools for effective work.
- No dress code and a comfortable, flexible working culture.
- Gifts and rewards for personal milestones and achievements.
- Virtual and in-person team activities, events, and opportunities to connect with colleagues.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Data & AI Technical Lead Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & AI Technical Lead 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 Jobgether 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 Data & AI Technical Lead 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 Data & AI Technical Lead bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!