Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite komplexe Data & AI Systeme und übernehme die Verantwortung für technische Entscheidungen.
- Unternehmen: KI performance, ein innovatives Unternehmen im Bereich Data & AI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit echten Einflussmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte reale, produktionsreife Systeme mit messbarem Geschäftswert.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data, Cloud und AI sowie Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Engineering Manager – Data & AI sind Sie der System- und Ergebnisverantwortliche für komplexe, datengestützte und agentische Lösungen. Sie tragen die Verantwortung für technische Konzeption, architektonische Entscheidungen, Implementierungstiefe und den realen, messbaren Geschäftswert, der unseren Kunden geliefert wird. Diese Rolle ist bewusst nah am Geschäft, an den Stakeholdern und an der Ingenieursarbeit positioniert.
Ihre Verantwortlichkeiten
- System- und Architekturverantwortung: Entwerfen, weiterentwickeln und Verantwortung für komplexe Data & AI-Systeme übernehmen, einschließlich agentischer Architekturen, Orchestrierungsmuster, Integrationen und Governance-Mechanismen. Technische Standards und Systemebene Trade-offs definieren.
- End-to-End Ergebnisverantwortung: Die technische Machbarkeit, Implementierungsqualität und den erreichten Geschäftswert der gelieferten Lösungen besitzen. Fundierte Entscheidungen unter technologischer, fachlicher und organisatorischer Unsicherheit treffen und verteidigen.
- Ingenieurgetriebene Lieferung & Hands-On-Beitrag: Aktiv zur Systemgestaltung, Agentengestaltung, Protokollen und Integrationen beitragen. Engineering-Backlog mitpriorisieren und technische User Stories zusammen mit Senior Engineers erstellen.
- Führung und Teamentwicklung: Ein Team von Senior Engineers, Fachingenieuren und Datenexperten führen, betreuen und entwickeln. Eine Kultur des Eigentums, der technischen Exzellenz und des Systemdenkens fördern.
- Standards, Wiederverwendung & Produktisierung: Die Nutzung und kontinuierliche Verbesserung bestehender Rahmenwerke, Vorlagen und architektonischer Standards sicherstellen. An der langfristigen Produktisierung und Skalierbarkeit der Data & AI-Angebote von KI Performance mitwirken.
- Go-Live-Bereitschaft, Stabilität & Betriebsabgleich: Die Go-Live-Bereitschaft, Stabilisierungsphasen und den technischen Übergang in nachhaltige Operationen verantworten.
- Geschäftsentwicklung & Kundenverantwortung: Als technischer Eigentümer und vertrauenswürdiger Partner für wichtige Kundenkonten und strategische Engagements agieren. Technische Lösungskonzepte, Architekturen und Lieferansätze gestalten.
Ihr Profil – Erforderliche Fähigkeiten
- Erfahrung & Denkweise: Ein sehr erfahrenes Ingenieurprofil mit starkem Fokus auf Systemdenken, Architektur und Verantwortung.
- Technische Expertise: Starker Hintergrund in cloud-nativen Daten- und KI-Architekturen, idealerweise mit Plattformen wie Microsoft Azure und Databricks.
- Führung & Kommunikation: Nachgewiesene Fähigkeit, Senior Engineers zu führen, Vertrauen zu gewinnen und ohne Mikromanagement Ausrichtung zu schaffen.
- Sprache & Mobilität: Fließend in Englisch und Deutsch, schriftlich und mündlich. Reisebereitschaft (bis zu ~30%) um eng mit Kunden und Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
Warum KI Performance beitreten?
- Gestalten und besitzen Sie reale, produktionsreife Data & AI-Systeme mit greifbarem Geschäftswert.
- Arbeiten Sie in einer Rolle mit echter technischer Entscheidungsbefugnis und End-to-End-Verantwortung.
- Kombinieren Sie tiefgehende Ingenieurarbeit, Führung und Geschäftsentwicklung in einer senioren Rolle.
- Seien Sie Teil einer Kultur, die Eigentum, Klarheit und technische Exzellenz über Hype schätzt.
Engineering Manager – Data & AI (m/f/d) Arbeitgeber: KI Group
KI performance ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an realen, produktionsreifen Data & AI-Systemen zu arbeiten, die einen greifbaren Geschäftswert schaffen. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung, technische Exzellenz und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen durch gezielte Karriereentwicklung und Mentoring helfen, Ihre Fähigkeiten auszubauen. Zudem profitieren Sie von einem dynamischen Arbeitsumfeld in einer innovativen Branche, das Ihnen die Freiheit gibt, technische Entscheidungen zu treffen und aktiv zur Unternehmensentwicklung beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engineering Manager – Data & AI (m/f/d) erhalten könnten
✨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 KI Group 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 Engineering Manager – Data & AI (m/f/d) 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 Engineering Manager – Data & AI (m/f/d) bei KI Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KI Group 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 KI Group entscheidend sein!
