Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite das Data & AI Chapter und entwickle innovative KI-Systeme.
- Unternehmen: lab25, eine transformative AI-Consulting-Firma aus Münster.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und moderne Technologien.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit echtem Gestaltungsspielraum und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 8+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung oder KI/ML, Teamführung und tiefes technisches Wissen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Deine Rolle & Aufgaben
Wir bauen das Data & AI Chapter konsequent aus und suchen die Person, die es fachlich prägt. Als Lead AI Engineer & Chapter Owner trägst du zwei Rollen gleichzeitig: Du bist technisch tief genug, um in anspruchsvollen Projekten mitzuwirken und Architekturentscheidungen zu treffen. Und du bist breit genug, um ein Chapter aufzubauen, das Maßstäbe setzt - in Qualität, Methodik und Wirkung.
Du verantwortest, wie wir als lab25 KI-Systeme denken, bauen und weiterentwickeln. Das ist keine reine Führungsrolle - du bleibst nah am Engineering. Aber du setzt den Rahmen, der anderen ermöglicht, ihr Bestes zu geben.
Was du konkret machst:
- Chapter Ownership: Du übernimmst die fachliche Ausgestaltung und strategische Ausrichtung des Data & AI Chapters: Capability-Aufbau, Technologie-Stack, Standards und Qualitätsniveau.
- Du entwickelst Chapter-Mitglieder gezielt weiter - durch inhaltliches Feedback, strukturierte Reviews und klare Entwicklungspfade von Experienced bis Senior.
- Du bist Sparringspartner*in für andere Chapter Leads und die Geschäftsführung bei technologischen Weichenstellungen.
- Du verantwortest die Chapter-Wissensbasis: Agenten-Patterns, Pipeline-Templates, Evaluationsframeworks - was einmal gut gelöst wurde, wird wiederverwendbar gemacht.
Engineering & Architektur:
- Agentic Architecture: Du konzipierst und reviewst modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
- Context Engineering & AI Pipelines: Du setzt den Standard dafür, wie wir Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines systematisch gestalten - reproduzierbar, versionierbar, evaluierbar.
- RAG & Knowledge Integration: Du triffst fundierte Architekturentscheidungen zu Retrieval-Systemen (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und sorgst dafür, dass Unternehmenswissen sinnvoll für Agenten nutzbar wird.
- Evaluation & Safety: Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsstandards im Chapter - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und machst sie zur gelebten Praxis, nicht zur Checkliste.
- Composable Agents: Du entwickelst und pflegst die wiederverwendbaren Agenten-Patterns des Chapters.
Projekte & Forschung:
- Du übernimmst technische Gesamtverantwortung in strategisch relevanten Kundenprojekten und bist Ansprechpartner*in auf Augenhöhe mit technischen Entscheider*innen beim Kunden.
- Du treibst aktiv Forschungskooperationen mit Universitäten und Fachhochschulen voran - von der Projektkonzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass Erkenntnisse in die Praxis überführt werden.
Dein Profil:
- 8+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - mit nachweisbarer, tiefer Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
- Du hast Agentensysteme und AI-Pipelines nicht nur gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht, betrieben und weiterentwickelt und weißt, wo es in der Praxis wirklich hakt.
- Du hast Teams oder Communities fachlich geführt - als Tech Lead, Chapter Lead, Principal Engineer oder in vergleichbarer Rolle. Du weißt, wie man Standards durchsetzt, ohne zu bremsen.
- Tiefe Python-Kenntnisse, souveräner Umgang mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
- Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin auf Systemebene und kannst dieses Verständnis auf andere übertragen.
- Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows und du erwartest das auch von deinem Chapter.
- Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
- Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) und MLOps-Grundlagen werden vorausgesetzt.
- Du kannst technische Komplexität auf Entscheiderebene verständlich machen und Architekturentscheidungen klar begründen.
Was wir dir bieten:
- Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
- Echter Gestaltungsraum: Du baust ein Chapter mit - fachlich, kulturell, strategisch. Deine Entscheidungen prägen, wie lab25 KI-Systeme denkt und umsetzt.
- Direkte Wirkung: Kurzer Draht zur Geschäftsführung, schnelle Entscheidungen, keine politischen Umwege. Deine Architekturentscheidungen landen in echten Systemen bei relevanten Unternehmen.
- Chapter-Struktur: Du führst ein wachsendes Team aus AI Engineers, ML Engineers und Data Architekten*innen - mit hohem Anspruch und wenig Bürokratie.
- Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
- Ein moderner Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten. Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).
Über uns:
Wir sind lab25: eine AI-enabled Transformationsberatung aus Münster. Wir helfen Unternehmen, im KI-Zeitalter messbar schneller und wirksamer zu werden. Dafür liefern wir Lösungen, die im Alltag funktionieren – digitale Produkte, AI-gestützte Prozesse und Befähigung zur sicheren, sinnvollen Nutzung von AI. Wir arbeiten systemisch entlang der Wertschöpfung: Ziele, Prozesse, Daten, Tools und Menschen integrieren wir zu einem skalierbaren, zukunftssicheren System. Unser Anspruch: schnell liefern, sauber steuern, konsequent verbessern.
Wir glauben an Vielfalt und Chancengleichheit. Bei uns zählt, wer du bist und was du kannst - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichsten Hintergründen und Perspektiven.
Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI (m/w/d) Arbeitgeber: lab25
lab25 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und multidisziplinären Team zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung innovativer KI-Lösungen spezialisiert hat. Mit einem starken Fokus auf persönliche und fachliche Weiterentwicklung sowie einem modernen Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus in Münster, fördert lab25 eine offene und kreative Arbeitskultur, in der deine Ideen direkt umgesetzt werden können. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen, einer wettbewerbsfähigen Vergütung und der Chance, maßgeblich an der Gestaltung zukunftsweisender Technologien mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI (m/w/d) 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 lab25 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 Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI (m/w/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 Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI (m/w/d) bei lab25 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei lab25 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 lab25 entscheidend sein!