Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein neues Team von AI-Software-Ingenieuren und entwickle skalierbare Backend-Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einer vielfältigen und inklusiven Kultur.
- Vorteile: Remote-Arbeit, persönliche Weiterbildung, moderne Hardware und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld mit internationalem Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Backend-Systemen, API-Design und Führung von Ingenieurteams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
- Shape the future of our AI Engineering and AI Platform capabilities within the Data Science and AI tribe.
We are building a new team of AI Software Engineers and AI Platform Engineers to bring AI use cases into production at scale
- We are looking for a passionate and motivated Engineering Manager to lead this newly formed team
- As the EM, you will play a key role in turning AI concepts, data science ideas, and business opportunities into scalable backend systems, cloud-native architectures, agentic workflows, and internal AI platform services
- We are not training models from scratch.
Instead, your team will integrate modern AI capabilities via APIs from providers such as Open AI, Anthropic, Google, and others, and build the platform foundation required to u
- Build and lead a new AI Engineering and AI Platform team, helping engineers grow and the team become self-organized, agile, and autonomous
- Provide technical direction for AI/LLM services, backend systems, AWS architectures, Terraform infrastructure, CI/CD pipelines, and agentic workflows
- Drive the end-to-end implementation of AI use cases, from ideation and technical scoping to delivery, rollout, monitoring, and maintenance
- Shape our internal AI platform for model access, MCP server integrations, observability, governance, rate limiting, and cost management
- Work closely with Data Science, Product, Engineering, Security, Platform, and business stakeholders to identify and deliver high-value AI use cases
- Establish engineering best practices for reliable, secure, maintainable, and production-grade AI systems
- Be part of the recruitment process to attract and onboard new colleagues for the team
Benefits
- Remote working opportunities - collaborate with your team no matter where you are in
Germany: the majority of our jobs can be done working from home.
So if you aren’t near one of our physical locations in Germany, check out if your job is eligible remotely
- Join an international and diverse, inclusive community - be part of a network of highly talented, diverse and motivated people, from more than 30 nationalities.
We enjoy regular office parties & after work drinks, BBQs in the summer, weekly runs and much more
- Lounge around - take a break to relax on our terrace in Munich or in the Beergarden downstairs in Berlin.
Enjoy fresh fruits, soft drinks, and tea daily, and if want, develop your Barista skills with our Espresso machine
- Gear and perks - work with the latest hardware (including a Mac Book Pro or equivalent and your choice of headphones).
We also support your workplace with the equipment that you need, either in the offices or at home
- Learn and grow - develop yourself further with a personal education budget and in-house knowledge sharing sessions with catered lunch.
If you want to learn or improve your German language skills, you will like the free classes right in the office or our support for online classes
- Have an impact - ship features to thousands of users and work with leading financial institutions across Europe on a regular basis.
Transform with us the traditional finance industry with the aim of democratizing investment management and brokerage
Qualifications
- Strong understanding of scalable backend systems, cloud-native architectures, API design, and modern software development practices
- Strong analytical thinking, both in the technical and business domain
- Passion for people development, technical excellence, and building high‑performing engineering teams
- Good knowledge of modern AI system integration, including LLM APIs, agentic workflows, and production‑grade AI services
- Previous experience in software engineering, backend engineering, platform engineering, cloud engineering, or AI engineering
- Understanding of AI platform topics such as observability, governance, data privacy, rate limiting, cost management, and secure LLM usage
- Experience with Lang Graph, Lite LLM, Langfuse, Datadog, MCP servers, or similar technologies is a plus
- A university degree in a relevant field, such as Computer Science, Software Engineering, Mathematics, Natural Sciences, or a comparable qualification
- Experience leading engineers as an Engineering Manager, Team Lead, Tech Lead, or in a comparable role
- Extreme sense of ownership and a pragmatic, hands‑on mentality
- Hands‑on experience with Python, Docker, CI/CD pipelines, cloud infrastructure, and Infrastructure as Code, preferably AWS and Terraform
- Excellent communication skills that are clear, concise, and tailored to engineering, product, and business stakeholders
- #J-18808-Ljbffr
Engineering Manager (AI Engineering & AI Platform) Arbeitgeber: Scalable Capital
Scalable Capital ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Fintech-Startup zu arbeiten. Mit einem internationalen und vielfältigen Team fördern wir eine inklusive Arbeitskultur, die auf kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung setzt. Genießen Sie attraktive Vergünstigungen wie ein großzügiges Gehaltspaket, Unterstützung bei der internationalen Umsiedlung und flexible Sportangebote, während Sie gleichzeitig an bedeutenden Projekten arbeiten, die das Leben unserer Kunden nachhaltig verbessern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Engineering Manager (AI Engineering & AI Platform) 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 Scalable Capital 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 (AI Engineering & AI Platform) 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 (AI Engineering & AI Platform) bei Scalable Capital gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scalable Capital 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 Scalable Capital entscheidend sein!
