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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein starkes ML-Engineering-Team und entwickle innovative KI-Systeme.
- Arbeitgeber: Internationales Technologieunternehmen mit Fokus auf Machine Learning und skalierbare Softwarelösungen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI in einem dynamischen und wachsenden Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering, Führungskompetenz erforderlich.
- Andere Informationen: Echte Gestaltungsspielräume für erfahrene Führungspersönlichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 84000 - 196000 € pro Jahr.
Gehalt: bis ca. 140.000 € p.a.
Ort: Berlin (Hybrid, ca. 2 Tage/Woche vor Ort)
Sprachen: Englisch (mind. C1), Deutsch von Vorteil
Über unseren Kunden
Unser Kunde ist ein international aufgestelltes Technologieunternehmen, das Machine Learning und skalierbare Softwarelösungen für hochkomplexe Anwendungsfälle entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung großer, heterogener Datenmengen und dem Aufbau robuster, produktionsreifer KI-Systeme in einem anspruchsvollen Umfeld. Das Unternehmen befindet sich in einer klaren Wachstumsphase, arbeitet mit interdisziplinären Teams aus Engineering, Data Science und Forschung und entwickelt Technologien, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch industriell skalierbar sind. Dabei wird großer Wert auf saubere Architektur, nachhaltige Infrastruktur und nachvollziehbare Modellentscheidungen gelegt. Geboten wird ein Umfeld, in dem technische Exzellenz, Ownership und langfristiges Denken wichtiger sind als Buzzwords oder kurzfristige Effekte – mit echten Gestaltungsspielräumen für erfahrene Führungspersönlichkeiten im Engineering.
Deine Aufgaben
- Aufbau, Führung und Weiterentwicklung eines leistungsstarken ML-Engineering-Teams inklusive Verantwortung für Recruiting, Onboarding, Performance-Management und langfristige Mitarbeiterbindung
- Coaching und Mentoring von Engineers auf unterschiedlichen Erfahrungslevels sowie Förderung von Ownership, Autonomie und einer offenen, lernorientierten Teamkultur
- Definition und Umsetzung der technischen Roadmap in enger Abstimmung mit Produkt- und Business-Zielen
- Ressourcen- und Kapazitätsplanung inklusive Verantwortung für Cloud-Kosten, effiziente Ressourcennutzung und FinOps-Themen
- Sicherstellung von stabilen Produktionssystemen durch Monitoring, Incident-Response und klare Betriebsprozesse
- Hands-on Mitarbeit an der Konzeption, dem Aufbau und der Optimierung großskalierbarer Distributed-Training-Infrastrukturen
- Architekturentscheidungen für performante, skalierbare ML-Systeme sowie kontinuierliche Optimierung von Trainingspipelines und GPU-Nutzung
- Sicherstellung technischer Exzellenz durch Code Reviews, technische Leitplanken und saubere Architekturentscheidungen
- Enge Zusammenarbeit mit Research-, Produkt- und Platform-Teams sowie verständliche Kommunikation komplexer technischer Inhalte
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Engineering, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer technischen Führungs- oder Teamlead-Rolle
- Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Führung leistungsstarker Engineering-Teams über den gesamten Software Development Lifecycle hinweg
- Tiefes Verständnis von Machine-Learning-Grundlagen sowie Erfahrung mit fortgeschrittenen Optimierungsverfahren
- Umfangreiche Praxis mit großskaligen Distributed-Training-Systemen, insbesondere im PyTorch-Ökosystem (z. B. NCCL, Multi-GPU, Multi-Node)
- Sehr gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit C/C++ oder CUDA ist ein Plus
- Erfahrung mit MLOps- und DevOps-Praktiken wie CI/CD, Docker, Kubernetes, Observability und Cloud-Plattformen
- Strukturierte Herangehensweise an Ressourcenplanung, Kapazitätsmanagement und FinOps
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, sicheres Stakeholder-Management und Erfahrung im Führen anspruchsvoller Gespräche
- Strategisches Denken, hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, Teams zu befähigen und Verantwortung zu übertragen
- Erfahrung in regulierten Umfeldern, mit medizinischen Bilddaten oder modernen ML-Stacks ist von Vorteil, aber kein Muss
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann melde Dich doch gern direkt bei mir:
Engineering Manager (d/f/m) Arbeitgeber: Zabel
Kontaktperson:
Zabel HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Engineering Manager (d/f/m)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen und dir den Zugang zu spannenden Stellen ermöglichen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Manchmal gibt es Positionen, die noch nicht ausgeschrieben sind!
✨Bereite dich auf Gespräche vor!
Informiere dich über das Unternehmen und seine Projekte. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Vision des Unternehmens passen. So kannst du im Gespräch punkten und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Lass in Gesprächen durchblicken, warum du für die Rolle brennst. Teile deine Ideen und Visionen für das Team und die Projekte. Das zeigt, dass du nicht nur einen Job suchst, sondern wirklich etwas bewegen möchtest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Engineering Manager (d/f/m)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Vermeide es, zu formell zu sein und bringe deinen eigenen Stil in die Bewerbung ein. Das macht dich authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzugehen, dass alles klar und verständlich ist.
Verknüpfe deine Erfahrungen mit der Stelle!: Erzähle uns, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen der Position passen. Zeige konkret auf, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast und was du für unser Team mitbringst.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zabel vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Mach dich mit den Werten und der Kultur des Unternehmens vertraut. Da der Fokus auf technischer Exzellenz und langfristigem Denken liegt, solltest du Beispiele aus deiner Erfahrung parat haben, die zeigen, wie du diese Prinzipien in der Vergangenheit umgesetzt hast.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Machine Learning und Software Engineering. Sei bereit, deine Kenntnisse über ML-Architekturen, Distributed-Training-Systeme und Optimierungsverfahren zu demonstrieren. Übe auch, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.
✨Zeige Führungsqualitäten
Da die Rolle eine Führungsposition ist, solltest du konkrete Beispiele für deine Erfahrungen im Coaching und Mentoring von Teams bereithalten. Betone, wie du Ownership und eine offene Teamkultur gefördert hast, um das Vertrauen deiner zukünftigen Kollegen zu gewinnen.
✨Frage nach der technischen Roadmap
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die technische Roadmap des Unternehmens zu erfahren. Stelle Fragen dazu, wie die Zusammenarbeit zwischen Engineering, Data Science und Produktteams aussieht. Das zeigt dein Interesse an der strategischen Ausrichtung und deinem Engagement für die Unternehmensziele.