Lead AI Platform Engineer (m/f/d)

Entscheiden Sie, wie KI bei einem schnell wachsenden Fahrradleasingunternehmen aufgebaut wird. Möchten Sie entscheiden, wie eine KI-Plattform aussieht und sich ebenso um Sicherheitsvorkehrungen, Evaluierung und Kosten kümmern wie um die Bereitstellung des ersten Modells? Wir suchen einen Lead AI Platform Engineer (m/w/d), der die KI-Plattform auf AWS und Snowflake besitzt, auf der Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Geschäftsteams aufbauen.

Wer wir sind: Bike Mobility Services GmbH, eine Tochtergesellschaft des niederländischen Unternehmens Pon.Bike, ist Teil einer Gruppe, die internationale Marken wie Kalkhoff, Cervélo, Urban Arrow, Cannondale, Santa Cruz, Focus und Royal Dutch Gazelle besitzt. Unsere Mission ist es, so viele Mitarbeiter wie möglich für ihren Arbeitsweg auf Fahrräder zu bringen, über unser digitales Lease a Bike-Portal. Daten steuern bereits, wie wir unser Portfolio lenken und Restwerte verwalten. Jetzt bauen wir die Plattform, die KI in diese Prozesse integriert.

Ihre Mission: Sie teilen sich die Verantwortung für die KI-Plattform mit dem Head of Data & AI: Architektur, Fahrplan und die Entscheidung, was wir annehmen, bauen oder kaufen. Sie sind der praktische technische Leiter. Ihr Ziel ist es, dass ML- und KI-Ingenieure ein neues Modell oder einen Agenten innerhalb von Tagen sicher und mit transparenten Kosten bereitstellen.

Kernverantwortlichkeiten:

• Architektur & Infrastruktur: Setzen Sie Standards für Infrastruktur, Zugriff und Bereitstellung mit IT, Sicherheit und den ML- & KI-Ingenieuren. Bauen Sie alle Komponenten der KI-Plattform mit Terraform auf der Grundlage von AWS und dem GitLab-Setup unseres Cloud-Engineering-Teams.
• LLM & KI-Compute: Betreiben Sie AWS Bedrock als unser Modell-Gateway (Zugriff, Sicherheitsvorkehrungen, Quoten, Kosten pro Team), skalieren Sie SageMaker und GPU-Workloads und entscheiden Sie, wann verwaltete APIs ausreichend sind.
• Pipelines & Enablement: Stellen Sie Orchestrierung und CI/CD (z.B. Airflow, GitLab) bereit, integriert mit Snowflake, sowie wiederverwendbare Komponenten und Self-Service-Bereitstellung, damit Teams die Infrastruktur nicht für jedes Projekt neu aufbauen müssen.
• Evaluierung & Beobachtbarkeit: Geben Sie den Teams Nachverfolgung, Evaluierung, Überwachung und Kosten pro Dienst für ihre Modelle und Agenten, damit sie Qualität und Ausgaben selbst verfolgen können.
• Sicherheit & Governance: Implementieren Sie den Zugriff mit minimalen Rechten, Audit-Trails und technische Sicherheitsvorkehrungen für verantwortungsvolle KI. Helfen Sie nicht-technischen Kollegen, genehmigte KI-Tools sicher zu verwenden.
• Teambildung: Mentoren Sie jüngere Kollegen und setzen Sie die Ingenieurstandards des KI-Teams, während es wächst.

Was Sie mitbringen:

• Must-Haves:
• Plattform-Erfahrung: 6+ Jahre in der Plattformtechnik, DevOps, Cloud-Engineering oder MLOps, mit Plattformen, die Sie entworfen und in der Produktion betrieben haben.
• AWS, IaC & Sicherheit: Starke AWS-Kenntnisse, praktische Erfahrung mit Terraform (oder AWS CDK) und Sicherheit von Anfang an: Zugriffskontrolle, Geheimnisse, Audit-Protokollierung.
• Pipelines & Daten: CI/CD (z.B. GitLab CI), Docker, Workflow-Orchestrierung (z.B. Airflow) und Snowflake oder eine vergleichbare Cloud-Datenplattform.
• ML & LLM-Workloads: Erfahrung im Betrieb von ML- und LLM-Workloads in der Produktion: verwalteter Modellzugang (z.B. AWS Bedrock oder vergleichbar), Sicherheitsvorkehrungen, Evaluierung und Kostenkontrolle.
• Führung & Verantwortung: Sie treffen Architekturentscheidungen, die Sie verteidigen können, leiten andere Ingenieure, nutzen täglich KI-Coding-Tools, erklären Kompromisse gegenüber nicht-technischen Kollegen und sprechen fließend Englisch.

• Nice-to-Haves:
• Agenten-Infrastruktur: Erfahrung mit MCP-Servern oder anderer Infrastruktur für KI-Agenten.
• Selbstgehostete Modelle: Erfahrung mit Kubernetes und selbstgehostetem Modell-Serving (z.B. vLLM).
• Regulierung: Grundkenntnisse der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes.
• Sprachen: Konversationsdeutsch oder Niederländisch.

Warum beitreten?

• Echter Einfluss: Sie entscheiden über Architektur und Fahrplan, und was Sie im ersten Jahr bauen, wird zum Standard für das KI-Team.
• Nahe an den Anwendungsfällen: Direkter Zugang zu den Teams hinter konkreten Projekten in traditioneller und agentischer KI.
• Fahrradleasing & Home Office: Wir subventionieren Ihr Fahrradleasing und Ihren Fahrradkauf und statten Ihr Home Office aus, damit Sie bequem arbeiten können.
• Lernen: Sie erhalten ein Lernbudget und Konferenztage, um dort zu wachsen, wo Sie möchten.
• 100% Remote: Sie arbeiten von überall in der EU, und wir treffen uns regelmäßig als Team in einem unserer Betriebsstätten, damit Sie die Menschen hinter den Anwendungsfällen kennenlernen.