Wir bauen das Data & AI Chapter konsequent aus und suchen die Person, die es fachlich prägt. Als Lead AI Engineer & Chapter Owner trägst du zwei Rollen gleichzeitig: Du bist technisch tief genug, um in anspruchsvollen Projekten mitzuwirken und Architekturentscheidungen zu treffen. Und du bist breit genug, um ein Chapter aufzubauen, das Maßstäbe setzt - in Qualität, Methodik und Wirkung.
Du verantwortest, wie wir als lab25 KI-Systeme denken, bauen und weiterentwickeln. Das ist keine reine Führungsrolle - du bleibst nah am Engineering. Aber du setzt den Rahmen, der anderen ermöglicht, ihr Bestes zu geben.
Was du konkret machst:
Chapter Ownership:
Du übernimmst die fachliche Ausgestaltung und strategische Ausrichtung des Data & AI Chapters: Capability-Aufbau, Technologie-Stack, Standards und Qualitätsniveau.
Du entwickelst Chapter-Mitglieder gezielt weiter - durch inhaltliches Feedback, strukturierte Reviews und klare Entwicklungspfade von Experienced bis Senior.
Du bist Sparringspartner*in für andere Chapter Leads und die Geschäftsführung bei technologischen Weichenstellungen.
Du verantwortest die Chapter-Wissensbasis: Agenten-Patterns, Pipeline-Templates, Evaluationsframeworks - was einmal gut gelöst wurde, wird wiederverwendbar gemacht.
Engineering & Architektur:
Agentic Architecture: Du konzipierst und reviewst modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
Context Engineering & AI Pipelines: Du setzt den Standard dafür, wie wir Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines systematisch gestalten - reproduzierbar, versionierbar, evaluierbar.
RAG & Knowledge Integration: Du triffst fundierte Architekturentscheidungen zu Retrieval-Systemen (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und sorgst dafür, dass Unternehmenswissen sinnvoll für Agenten nutzbar wird.
Evaluation & Safety: Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsstandards im Chapter - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und machst sie zur gelebten Praxis, nicht zur Checkliste.
Composable Agents: Du entwickelst und pflegst die wiederverwendbaren Agenten-Patterns des Chapters.
Projekte & Forschung:
Du übernimmst technische Gesamtverantwortung in strategisch relevanten Kundenprojekten und bist Ansprechpartner*in auf Augenhöhe mit technischen Entscheider*innen beim Kunden.
Du treibst aktiv Forschungskooperationen mit Universitäten und Fachhochschulen voran - von der Projektkonzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass Erkenntnisse in die Praxis überführt werden.
8+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - mit nachweisbarer, tiefer Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
Du hast Agentensysteme und AI-Pipelines nicht nur gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht, betrieben und weiterentwickelt und weißt, wo es in der Praxis wirklich hakt.
Du hast Teams oder Communities fachlich geführt - als Tech Lead, Chapter Lead, Principal Engineer oder in vergleichbarer Rolle. Du weißt, wie man Standards durchsetzt, ohne zu bremsen.
Tiefe Python-Kenntnisse, souveräner Umgang mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin auf Systemebene und kannst dieses Verständnis auf andere übertragen.
Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows und du erwartest das auch von deinem Chapter.
Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) und MLOps-Grundlagen werden vorausgesetzt.
Du kannst technische Komplexität auf Entscheiderebene verständlich machen und Architekturentscheidungen klar begründen.
Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
Echter Gestaltungsraum: Du baust ein Chapter mit - fachlich, kulturell, strategisch. Deine Entscheidungen prägen, wie lab25 KI-Systeme denkt und umsetzt.
Direkte Wirkung: Kurzer Draht zur Geschäftsführung, schnelle Entscheidungen, keine politischen Umwege. Deine Architekturentscheidungen landen in echten Systemen bei relevanten Unternehmen.
Chapter-Struktur: Du führst ein wachsendes Team aus AI Engineers, ML Engineers und Data Architekten*innen - mit hohem Anspruch und wenig Bürokratie.
Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
Ein moderner Arbeitsplatz auf dem [whyit] Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.
Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).
Wir sind lab25: eine AI-enabled Transformationsberatung aus Münster. Wir helfen Unternehmen, im KI-Zeitalter messbar schneller und wirksamer zu werden. Dafür liefern wir Lösungen, die im Alltag funktionieren – digitale Produkte, AI-gestützte Prozesse und Befähigung zur sicheren, sinnvollen Nutzung von AI. Wir arbeiten systemisch entlang der Wertschöpfung: Ziele, Prozesse, Daten, Tools und Menschen integrieren wir zu einem skalierbaren, zukunftssicheren System. Unser Anspruch: schnell liefern, sauber steuern, konsequent verbessern.
Wir glauben an Vielfalt und Chancengleichheit. Bei uns zählt, wer du bist und was du kannst - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen mit unterschiedlichsten Hintergründen und Perspektiven.
