Technical Lead, Central AI Lab

Die Vesta Software Group erwirbt, verwaltet und baut Softwareunternehmen in verschiedenen vertikalen Märkten auf, um ihnen zu helfen, klare Marktführer in ihren Branchen zu werden. Unsere Unternehmen bieten geschäftskritische Unternehmenslösungen für vertikale Industrien über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg an.

Position: Bauen und Bereitstellen von produktionsreifen KI-Funktionen, die in den Vesta-Geschäftseinheiten (BUs) wiederverwendet werden können. Sie werden als praktischer Ingenieur mit gutem Beispiel vorangehen, den technischen Standard setzen und Pilotprojekte in wiederholbare Starter-Kits mit starkem DevOps, Sicherheits- und Übergabeverfahren umwandeln. Diese Rolle ist kein „F&E“ und nicht „nur Prototyping“. Das Ziel ist eine messbare Lieferung in 90-Tage-Zyklen, gefolgt von einer Wiederverwendung im großen Maßstab.

Aufgaben:

• Wiederverwendbare „Starter-Kits“ entsprechend dem AI-First-Strategie-Bauplan (z.B. Wartungsautomatisierungskit, AI-SDLC-Kit, kommerzielles/Vertrieb-Beschleunigungskit).
• Produktionsbereite Piloten mit klarer Überwachung, Bewertung, Betriebsanleitungen und BU-Übergabe.
• Referenzarchitekturen und Implementierungsmuster, die über heterogene BU-Stacks (Azure, AWS, On-Premise, Legacy-Produkte) hinweg funktionieren.

Technische Führung (hands-on):

• Eigenverantwortliches End-to-End-Lösungsdesign und Implementierung für zentrale Piloten und wiederverwendbare Komponenten.
• Leitung der technischen Entdeckung mit BUs: Einschränkungen, Datenbereitschaft, Integrationspunkte und Sicherheitsanforderungen.
• Unterstützung der Einführung der AI-DLC (AI-gesteuerten Entwicklungslebenszyklus)-Methodik über das Portfolio BUs hinweg, indem Sie mit gutem Beispiel vorangehen und Änderungsmanagementmaßnahmen während des Übergangs unterstützen.

Ingenieurexzellenz und Lieferung:

• Aufbau von Full-Stack-Funktionen: APIs, Integrationen, Datenflüsse, UI-Oberflächen wo erforderlich und LLM-Anwendungsschichten (Agenten/RAG/Workflows).
• Einrichtung von CI/CD-Mustern für KI-gestützte Systeme (Tests, Sicherheitsüberprüfungen, Freigabeschranken, Trennung von Umgebungen).
• Förderung der Zuverlässigkeit: Beobachtbarkeit, Kostenkontrollen, Latenz, Rückfalloptionen und sichere Fehlermodi.

AI-SDLC und Governance-by-Design:

• Operationalisierung von AI-DLC/AI-SDLC-Praktiken: Spezifikation zuerst, Bewertungswerkzeuge, Qualitätskontrollen und prüfbare Artefakte.
• Sicherstellen, dass Lösungen von BUs mit minimaler zentraler Abhängigkeit sicher betrieben werden können (Dokumente, Betriebsanleitungen, Dashboards, Schulungen).

Mentoring und Befähigung:

• Coaching von Junior-Ingenieuren und Partneringenieuren zu modernem SDLC, DevOps und pragmatischer KI-Lieferung.
• Beitrag zu internen Handbüchern, Vorlagen und Fallstudien.

Qualifikationen:

• Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Produktionssoftware-Systemen (SaaS, Enterprise oder ähnlich).
• Starke SDLC-Grundlagen: Tests, Code-Überprüfung, CI/CD, Release-Management, Incident-Management.
• Nachgewiesene Fähigkeit, sichere Systeme zu entwerfen: AuthN/AuthZ, Geheimnisverwaltung, Audit/Protokollierung, geringste Privilegien.
• Starke Backend-Entwicklung (APIs, Datenspeicher, asynchrone Muster) und die Fähigkeit, bei Bedarf „Full Stack“ zu arbeiten.
• Cloud- und DevOps-Kompetenz (AWS und/oder Azure; Container; Infrastrukturautomatisierung).
• Praktische Erfahrung in der Integration von KI/LLM-Funktionen in Produkte oder Arbeitsabläufe (muss kein „KI-Forscher“-Hintergrund sein).
• Fähigkeit, in unterschiedlichen technischen Umgebungen (Legacy + modern) mit hoher Autonomie und guter Stakeholder-Kommunikation zu arbeiten.

Wünschenswert:

• Erfahrung mit Modernisierungsmustern (Strangler, Wrapper, Service-Extraktion).
• Kenntnisse über Model Context Protocol (MCP) oder ähnliche Kontext-/Tool-Integrationsansätze.
• Erfahrung in der Bereitstellung von kundenorientierter Supportautomatisierung, Spracharbeitsabläufen oder Wissenssystemen.
• Erfahrung in vertikalen Marktsoftware oder Multi-Produkt-Portfolios.

Persönliche Eigenschaften:

Ein erfolgreicher Lead Software Engineer im Central AI Lab ist ein praktischer, lieferfokussierter technischer Leiter, der Verantwortung übernimmt, klar kommuniziert und effektiv über Teams hinweg zusammenarbeitet. Er bringt einen Sicherheitsfokus und einen zuverlässigen Ansatz zum Aufbau skalierbarer, wiederverwendbarer Lösungen mit, bleibt anpassungsfähig in sich schnell verändernden Umgebungen und betreut andere, um die Ingenieurstandards zu erhöhen. Er bleibt neugierig, pragmatisch und inklusiv und konzentriert sich stets darauf, echten Geschäftswert zu liefern.

Reise: Gelegentliche Reisen im Vereinigten Königreich für BU-Workshops, Einarbeitung und Gruppenveranstaltungen. Optionale internationale Reisen (USA/Kanada/Südamerika) für Portfolio-Veranstaltungen.

Arbeitszeit: 37,5 Stunden pro Woche

Anzahl der verfügbaren Stellen: 1