Team Lead AI Engineering (w/m/d)
H&Z Unternehmensberatung GmbH —München
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Software Architecture & Development (m/w/d)
ECOZA GmbH —München
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Senior Fullstack Developer - Data Analytics & AI (w/m/d)
TÜV SÜD —München
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(Senior) Data & Cloud Engineer
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Werkstudent (m/w/d) Data Engineering / CFO Office
CHECK24 —München
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Senior Data Engineer (m/w/d) Aufbau Daten- und Datenintegrationsbereich
MÜNCHENER VEREIN Krankenversicherung —München
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Senior Software Engineer / Software Architect (m/w/d)
Bertrandt AG —München
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Customer Operations and Support Engineer (m/w/d) bei ADEUS, einem Unternehmen der Allianz Group
Allianz —München
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Kubernetes Administrator/Private Cloud Engineer (m/w/d)
virtual7 GmbH —München
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Data Architect (w/m/d)
TÜV SÜD Digital Service —München
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Du möchtest KI-Lösungen nicht nur entwickeln, sondern deren strategische Ausrichtung, technische Exzellenz und nachhaltigen Erfolg beim Kunden verantworten?
Du denkst AI-Produkte ganzheitlich, von der Geschäftsanforderung über Architektur und Delivery bis hin zu Betrieb, Skalierung und kontinuierlicher Optimierung?
Du möchtest technische Teams führen, Standards etablieren und innovative AI-Lösungen für nationale und internationale Kunden gestalten?

Dann haben wir die richtige Stelle für dich:

Team Lead AI Engineering (w/m/d)

Was gibt es zu tun?

Du führst ein interdisziplinäres AI-Engineering-Team fachlich und technisch und entwickelst dessen Kompetenzen kontinuierlich weiter
Außerdem übernimmst du die End-to-End-Verantwortung für komplexe AI-Lösungen, von Discovery, Solution Design und Architektur bis zum produktiven Betrieb und der kontinuierlichen Weiterentwicklung
Teil deiner Aufgabe ist es, geschäftliche Anforderungen in skalierbare, sichere und robuste AI-Systemarchitekturen zu übersetzen und gemeinsam mit Kunden und internen Stakeholdern technische Roadmaps zu definieren
Teil deiner Verantwortung sind Architekturentscheidungen rund um LLM-basierte Systeme, agentische Workflows, RAG-Architekturen, Tool Integration, Orchestrierung und Evaluierungsframeworks
Du etablierst Best Practices, Standards und wiederverwendbare Patterns für AI- und LLM-Lösungen, von Prompt Engineering über Context Engineering bis hin zu Governance und Quality Assurance
In deiner Rolle treibst du den Aufbau und die Weiterentwicklung von LLMOps- und MLOps-Strukturen voran, inklusive CI/CD, automatisierter Evaluierung, Monitoring, Versionierung und kontinuierlicher Optimierung
Du steuerst technische Discovery-Phasen, führst Machbarkeitsanalysen durch und bewertest technologische Risiken, Kosten und Skalierungsoptionen
Ein wichtiger Teil deiner Tätigkeit ist es sicherzustellen, dass AI-Lösungen höchsten Anforderungen an Performance, Security, Compliance, Datenschutz und Responsible AI gerecht werden
Du integrierst AI-Komponenten in komplexe Enterprise-Systemlandschaften und entwickelst nachhaltige Integrationsstrategien über APIs, Microservices und eventgetriebene Architekturen
Als Team Lead AI Engineering agierst du als technischer Trusted Advisor für Kunden, moderierst Architektur-Workshops und unterstützt bei strategischen Technologieentscheidungen
Du coachst und mentorierst Engineers, förderst technische Exzellenz im Team und etablierst eine starke Engineering-Kultur

Was bringst du mit?

Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Informationstechnologie oder eine vergleichbare Qualifikation mit fundierter praktischer Erfahrung
Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering mit Schwerpunkt auf Backend-, Distributed Systems- oder Cloud-native Architectures
Umfangreiche Erfahrung in der Konzeption und produktiven Umsetzung komplexer AI- und Generative-AI-Lösungen auf Enterprise-Niveau
Tiefgehendes Verständnis moderner LLM-Architekturen und AI-Applikationsmuster wie RAG, Multi-Agent Systems, Embeddings, Vector Databases, Tool Calling, Guardrails und Evaluation Pipelines
Fundierte Erfahrung mit relevanten Frameworks und Stacks wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel oder vergleichbaren Technologien
Erfahrung im Aufbau produktionsreifer AI-Plattformen inklusive Monitoring, Observability, Cost Optimization und Governance
Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer modernen Programmiersprache, zum Beispiel Python, TypeScript, C# oder Java, sowie ein starkes Architekturverständnis
Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services AWS oder Google GCP; idealerweise mit Fokus auf AI-native Services
Sehr gutes Verständnis von DevOps-Prinzipien, Infrastructure as Code, CI/CD, Containerisierung und Security-by-Design
Erfahrung in technischer Führung, Teamsteuerung, Mentoring oder Architekturverantwortung
Hohe Beratungs- und Kommunikationsstärke sowie die Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge adressatengerecht zu vermitteln
Verhandlungssichere Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Was bieten wir dir?

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