Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen, die Unternehmen transformieren und echten Mehrwert schaffen.
- Unternehmen: WeBuild-AI ist ein Vorreiter im Bereich KI mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Entwicklungsmöglichkeiten und Zugang zu neuesten KI-Technologien.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit 3 Tagen im Büro in London.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer Revolution in der KI und forme die Zukunft von Unternehmen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Architektur von KI-Systemen und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About We Build-AI
We Build-AI are AI natives delivering 10x value for enterprise organisations.
We combine highly skilled experts with our AI Launchpad, industry-aligned language models, and agents to transform enterprise organisations into AI-powered and data-driven businesses.
We work with enterprise organisations on a global stage, reinventing how they design, build, and operate AI powered software at scale with speed.
Our Purpose
We’re on a mission to reinvent what’s possible with AI in enterprise environments.
Our AI Engineers don’t just implement solutions—they discover new patterns of working with AI that revolutionise entire business processes.
We believe AI will fundamentally transform how organisations operate, and we’re looking for pioneers who want to lead this transformation, working at the absolute cutting edge of what’s possible with today’s most advanced AI technologies.
Role Overview
As a Principal AI Engineer at We Build-AI, you will design, develop, and deploy innovative AI solutions that transform our clients’ businesses.
You’ll leverage cutting-edge language models, agent frameworks, and our Pathway platform to create high-impact AI applications that deliver 10x value.
You’ll be given the freedom to experiment and push boundaries, discovering new ways AI can solve complex enterprise challenges.
Key Responsibilities
- Define the overall AI architecture and technology strategy, ensuring long-term scalability and reliability.
- Lead technical direction across multiple teams, overseeing the full AI solution lifecycle — from concept to production.
- Mentor and guide Lead AI Engineers and technical contributors to raise the engineering bar.
- Champion best practices for governance, observability, and lifecycle management of AI systems.
- Evaluate and introduce emerging frameworks, including Autogen, Lang Graph, and other agentic ecosystems.
- Partner with senior stakeholders to align AI strategy with business goals.
- Drive the evolution of our internal platform (Pathway) to enable faster, safer AI delivery.
- Represent the company externally as a technical authority — at client workshops, conferences, or thought leadership sessions.
- Proactively identify and mitigate risks in AI adoption, ensuring ethical and compliant implementation.
- Required Skills & Experience
- Deep experience architecting and scaling enterprise-grade AI/ML systems.
- Proven expertise with cloud AI ecosystems (AWS Bedrock, Sage Maker, Azure Open AI, Azure ML).
- Strong command of agent frameworks, vector databases, and LLM orchestration tools.
- Ability to lead multi-disciplinary teams and manage complex AI projects.
- Advanced proficiency in Python, MLOps, and software engineering principles.
- Experience setting technical standards, governance frameworks, and performance benchmarks.
- Strong consulting mindset with the ability to translate emerging technology into business impact.
- Strategic thinker with the ability to pioneer new approaches and challenge conventional wisdom.
- Relentless Innovation
We’re looking for individuals who are constantly exploring the edges of what’s possible with AI.
You should be the type who stays up late testing new approaches just to see what might work.
Flexible Methodology
Traditional development approaches don’t always apply to AI.
We need people who can adapt their working methods to the unique characteristics of AI systems, embracing experimental approaches when appropriate.
Can Do Attitude
When faced with a seemingly impossible challenge, your response should be “let’s figure out how” rather than “it can’t be done.” We value determined problem-solvers who find a way forward.
Balanced Perspective
While pushing boundaries, you must maintain a grounded understanding of enterprise realities, balancing innovation with practical implementation.
- Growth Opportunities
- Develop expertise with emerging AI models and capabilities before they reach mainstream adoption.
- Create intellectual property and novel implementation approaches.
- Work across multiple industries to develop deep domain expertise.
- Contribute to the evolution of our proprietary AI methodology.
- Participate in the AI research community and establish thought leadership.
- Shape new AI services and capabilities within our Pathway platform.
This role is hybrid and we come into our London based office 3 days a week.
#J-18808-Ljbffr
Principal AI Engineer Arbeitgeber: WeBuild-AI
WeBuild-AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln, die Unternehmen transformieren. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld in London und einer Kultur, die Kreativität und Experimentierfreude fördert, können unsere Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und an spannenden Projekten mitwirken, die echte Auswirkungen auf die Geschäftswelt haben. Wir bieten nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Wachstumschancen, um sich in der dynamischen Welt der KI weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal AI Engineer 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 WeBuild-AI 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 Principal AI Engineer 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 Principal AI Engineer bei WeBuild-AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WeBuild-AI 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 WeBuild-AI entscheidend sein!
