Engineering Manager, Smart Signals

Wir suchen derzeit einen Engineering Manager, Smart Signals in Deutschland. Diese Rolle befindet sich im Kern einer Betrugserkennungs- und Geräteintelligenzplattform und leitet die Ingenieurefforts hinter kritischen "Smart Signals", die helfen, Bots, Manipulationen und betrügerisches Verhalten in Echtzeit zu erkennen. Sie werden ein leistungsstarkes Backend-Ingenieurteam leiten, das für den Aufbau und die Weiterentwicklung von Signalen verantwortlich ist, die direkt das Vertrauen in Produkte, die Sicherheit und die Einnahmen beeinflussen. Die Umgebung ist schnelllebig, hochgradig technisch und tief kollaborativ, was eine starke Abstimmung mit ML-, Produkt- und Forschungsfunktionen erfordert. Sie werden technische Glaubwürdigkeit mit Führungskompetenz in Einklang bringen, um sicherzustellen, dass das Team zuverlässige, skalierbare und qualitativ hochwertige Erkennungssysteme liefert. Diese Position spielt eine strategische Rolle bei der Gestaltung, wie Betrugssignale als Reaktion auf aufkommende KI-gesteuerte Bedrohungen weiterentwickelt werden. Ihre Arbeit wird direkt zur Differenzierung des Unternehmens auf dem Markt beitragen.

Verantwortlichkeiten:

• Leiten und Wachsen eines Backend-Ingenieurteams, einschließlich Einstellung, Leistungsbeurteilungen, Karriereentwicklung und technischer Mentorschaft mit starkem Fokus auf Ingenieurexzellenz.
• Eigenverantwortung für Sprintplanung, Roadmap-Ausführung und Lieferergebnisse, um sicherzustellen, dass das Team konsequent qualitativ hochwertige Betrugserkennungssignale pünktlich liefert.
• Überwachung der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme zur Unterstützung der Bot-Erkennung, Betrugsbewertung und Geräteintelligenzsignale.
• Beibehalten technischer Tiefe zur Überprüfung von Architekturentscheidungen, Bewertung von Entwurfsvorschlägen und proaktiven Identifizierung von Systemrisiken, bevor Produktionsvorfälle auftreten.
• Eng mit ML-Ingenieuren und Datenteams zusammenarbeiten, um Signalpipelines, Modellbereitstellungen und Produktionsintegrationen zu unterstützen.
• Förderung der funktionsübergreifenden Abstimmung mit Produktmanagern und Ingenieurführung zur Priorisierung von Roadmap-Initiativen und Verwaltung von Abhängigkeiten.
• Leiten von Vorfallreaktionsprozessen, Retrospektiven und operativer Disziplin, um Zuverlässigkeit und kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.

Anforderungen:

• 4+ Jahre Erfahrung im Engineering-Management mit der Leitung von Teams von etwa 8–10 Ingenieuren, einschließlich Einstellung, Leistungsmanagement und Karriereentwicklung.
• Starker technischer Hintergrund in Backend- oder verteilten Systemen in großem Maßstab, mit der Fähigkeit, Code zu überprüfen und architektonische Entscheidungen zu bewerten.
• Nachweisliche Erfolge bei der Lieferung komplexer Ingenieurprojekte mit messbaren Ergebnissen, einschließlich Zuverlässigkeit, Leistung oder Verbesserungen bei der Lieferung.
• Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Datenteams oder Forschungs-/ML-Partnern zur Übersetzung von Anforderungen in technische Ausführungspläne.
• Starkes Verständnis der Bereitstellung von Produktionssystemen, einschließlich Sprintplanung, Vorfallmanagement und operativer Exzellenz.
• Fähigkeit, technische Tiefe mit Führungsverantwortung in einem sich schnell bewegenden Umfeld in Einklang zu bringen.

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Betrugserkennung, Sicherheits-signalen oder Systeme der Geräteintelligenz.
• Erfahrung in der Arbeit mit ML-Systemen in der Produktion oder in Echtzeit-/latency-sensitiven Backend-Systemen.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung, die mit Führungsrollen im Ingenieurwesen übereinstimmt.
• Vollständig remote, global verteilte Arbeitsumgebung.
• Gelegenheit, hochwirksame Systeme zu leiten, die direkt mit der Produktdifferenzierung und den Einnahmen verbunden sind.
• Starke technische Verantwortung und Einfluss auf Architektur und Ingenierrichtung.
• Arbeiten an modernsten Herausforderungen in der Betrugserkennung und KI-gesteuerten Sicherheit.
• Kollaborative Ingenieurkultur mit hoher Autonomie und Verantwortung.
• Einblick in fortschrittliche ML-, Sicherheits- und Echtzeit-Daten-systeme.