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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein starkes ML-Engineering-Team und entwickle innovative KI-Lösungen.
- Arbeitgeber: Internationales Technologieunternehmen mit Fokus auf Machine Learning und skalierbare Softwarelösungen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, hybrides Arbeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Echte Gestaltungsspielräume für erfahrene Führungspersönlichkeiten.
- 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 und Führungskompetenz.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 140000 - 140000 € 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. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen im Bereich Machine Learning und Software Engineering vertraut. Wir sollten auch an unseren Problemlösungsfähigkeiten arbeiten, um im Interview zu glänzen!
✨Präsentiere deine Projekte!
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich schneller zu erreichen!
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, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, was dich motiviert und begeistert.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten und Erfolge zu belegen. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Herausforderungen gemeistert hast und was du dabei gelernt hast.
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 deiner bisherigen Arbeit umgesetzt hast.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Machine Learning und Software Engineering. Sei bereit, deine Kenntnisse über ML-Modelle, Optimierungsverfahren und Distributed-Training-Systeme zu demonstrieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, um deine Kommunikationsfähigkeit zu zeigen.
✨Zeige Führungsqualitäten
Da die Rolle einen starken Fokus auf Teamführung hat, bereite Beispiele vor, in denen du Teams erfolgreich geleitet oder entwickelt hast. Betone, wie du Ownership und eine offene Teamkultur gefördert hast, um das Vertrauen der Interviewer zu gewinnen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Bereite einige Fragen vor, die sich auf die Teamdynamik und die Unternehmenskultur beziehen. Zeige dein Interesse an der Entwicklung einer lernorientierten Umgebung und wie du dazu beitragen kannst, die technischen Standards des Unternehmens zu heben.