Lead ML Engineer

In dieser Rolle werden Sie die technische Richtung für ML-Engineering festlegen und die Bereitstellung von produktionsreifen KI-Systemen überwachen – von LLMOps-Infrastruktur und agentischen Pipelines bis hin zu skalierbaren multimodalen Lösungen – innerhalb des AI and Data Science Center of Excellence von SoftServe. Sie werden angewandte Forschung und reale Auswirkungen verbinden, funktionsübergreifende Teams leiten und die ML-Strategie für weltweit führende Kunden gestalten.

Verantwortlichkeiten

• Definieren und vorantreiben technischer Standards und Architekturen für End-to-End-ML-Systeme, um Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Übereinstimmung mit den Geschäftszielen sicherzustellen.
• Überwachen des Designs und der Bereitstellung von produktionsbereiten LLMOps-Pipelines unter Verwendung von MLflow, LangSmith, Langfuse oder Weights & Biases, um Beobachtbarkeit, Reproduzierbarkeit und Qualitätsstandards über Teams hinweg zu etablieren.
• Führen der Zusammenarbeit mit Data Scientists, Ingenieuren und Kunden, um komplexe Geschäftsanforderungen in robuste ML-Lösungen für NLP, RAG-Systeme und multimodale Modelle zu übersetzen.
• Fördern der agentischen KI-Fähigkeiten durch Architektur und Überwachung von Multi-Agenten-Systemen unter Verwendung von LangGraph oder CrewAI, um Autonomie und Problemlösung in der realen Welt im Produktionsmaßstab voranzutreiben.
• Einrichten und kontinuierliche Verbesserung der ML-Engineering-Prozesse – von CI/CD/CT-Pipeline-Governance und Cloud-Infrastruktur auf AWS, Azure oder GCP bis hin zu Monitoring- und Sicherheitsbest Practices.
• Mentoring und Anleitung von ML-Ingenieuren, um Ingenieurexzellenz, MLOps-Best-Practices und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens im Team zu verankern.
• Beitragen zur technischen Strategie und zum Thought Leadership, Unterstützung von Kundenengagements und Innovationsinitiativen innerhalb des CoE.

Anforderungen

• Starke Python-Kenntnisse im gesamten Kern-ML-Ökosystem, mit nachweislicher Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung komplexer ML-Systeme in der Produktion.
• Tiefe Expertise in LLMOps, AgentOps und Experimentverfolgungstools wie MLflow, Langfuse, LangSmith und Weights & Biases.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Architektur und Bereitstellung cloudbasierter AI/ML-Lösungen auf AWS, Azure oder GCP, mit fundierten Kenntnissen in CI/CD/CT-Praktiken und Workflow-Orchestrierungstools.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in agentischen KI-Frameworks wie LangGraph oder CrewAI, mit Erfahrung in der Gestaltung von Multi-Agenten-Systemen für Produktionsumgebungen.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung oder Mentoring von ML-Engineering-Teams, der Förderung einer technischen Vision und der Etablierung von Ingenieurbest-Practices.
• Starke Fähigkeiten im Stakeholder-Management, mit der Fähigkeit, die ML-Strategie zu gestalten und komplexe technische Entscheidungen an Kunden und Führungskräfte zu kommunizieren.
• Master-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich.
• Obere Mittelstufe oder höhere Englischkenntnisse, sowohl mündlich als auch schriftlich.

SoftServe ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, Nationalität, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität und -ausdruck, Veteranenstatus und anderen geschützten Merkmalen gemäß geltendem Recht Berücksichtigung für eine Anstellung.

Wir bieten ein flexibles Arbeitsmodell: Arbeiten Sie von zu Hause, im Büro oder in einem hybriden Format, das Fokus und Zusammenarbeit unterstützt. Wettbewerbsfähige, marktorientierte Vergütung, die nach Rolle und Standort bewertet wird – plus Gesundheitsversorgung, bezahlte Freizeit, Unterstützung für das Wohlbefinden und Lernmöglichkeiten. Zugängliche Führungskräfte, die offen kommunizieren, die Teams nah an der Strategie halten und langfristige Planung unterstützen. Fortgeschrittene Technologiegemeinschaften: Bleiben Sie in Kontakt mit AI/ML, Cloud, Quantencomputing, IoT und Robotikgemeinschaften, mit Projekten, die auf modernen Frameworks basieren. Weitere Möglichkeiten verfügbar: Durchsuchen Sie alle offenen Stellen, um die beste Passung für Ihre Erfahrung zu finden.