AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence

Hinweis: Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen AI Enablement Lead [gn] Data Intelligence mit Sitz in Deutschland.

Diese Rolle richtet sich an eine praxisorientierte Führungspersönlichkeit im Bereich KI, die die Einführung und Skalierung von künstlicher Intelligenz in einer innovativen Datenumgebung vorantreibt.

Sie definieren die Strategie, Architektur und operativen Rahmenbedingungen, die es Teams ermöglichen, KI-gestützte Lösungen effizient und verantwortungsbewusst zu entwickeln und bereitzustellen.

Die Position verbindet Software-Engineering-Expertise, Wissen über KI-Infrastruktur und organisatorischen Einfluss, um Produktinnovationen zu beschleunigen.

Sie schaffen wiederverwendbare KI-Plattformen, etablieren LLMOps- und Governance-Praktiken und unterstützen Engineering-Teams bei der Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in Produktionssysteme.

Durch die Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering- und Business-Teams transformieren Sie KI von einer aufstrebenden Technologie zu einer zentralen organisatorischen Fähigkeit.

Dies ist eine Gelegenheit, die Zukunft intelligenter Datenplattformen zu gestalten und skalierbare Lösungen mit messbarem Geschäftserfolg aufzubauen.

Verantwortlichkeiten

Als AI Enablement Lead verantworten Sie die Entwicklung und Umsetzung von KI-Enablement-Initiativen und schaffen die Grundlagen, die es Teams ermöglichen, KI-Technologien sicher und effektiv zu nutzen. Sie kombinieren technische Führung mit strategischer Vision, um die KI-Einführung zu beschleunigen, Engineering-Workflows zu verbessern und intelligente Funktionen der nächsten Generation bereitzustellen.

• Entwurf und Wartung interner KI-Plattformen, Orchestrierungsschichten, API-Gateways und wiederverwendbarer Frameworks, einschließlich fortschrittlicher RAG-Architekturen und agentischer KI-Lösungen.
• Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams zur Integration produktionsreifer generativer KI- und Machine-Learning-Funktionen in Datenplattformlösungen.
• Etablierung von LLMOps- und MLOps-Praktiken, einschließlich Governance-Frameworks, Modellevaluierungsprozessen, Überwachungssystemen, Sicherheitskontrollen und Datenschutzstandards.
• Optimierung der KI-Infrastrukturleistung durch Verwaltung von Modellkosten, Token-Verbrauch, Latenz und Technologieentscheidungen über kommerzielle und Open-Source-Lösungen hinweg.
• Leitung von KI-Enablement-Initiativen durch Workshops, technische Dokumentation, Architekturberatung und Wissensaustauschprogramme.
• Vorantreiben schneller KI-Prototyping-Prozesse vom Proof of Concept bis zur Produktionsbereitstellung unter Sicherstellung von Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit.
• Definition von Standards für KI-Tools, einschließlich Vektordatenbanken, Embedding-Strategien, semantischen Suchansätzen und Caching-Mechanismen.
• Bewertung aufstrebender KI-Technologien, Anbieter und Open-Source-Modelle zur Aufrechterhaltung einer zukunftsorientierten KI-Strategie.
• Festlegung messbarer Erfolgskennzahlen für die KI-Einführung, einschließlich Entwicklerproduktivität, Lieferbeschleunigung und Geschäftsauswirkungen.

Anforderungen

Der ideale Kandidat ist ein technisch versierter KI-Experte mit Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen auf Unternehmensebene und der Fähigkeit, Teams durch starke Kommunikation und technische Führung zu beeinflussen. Sie sollten Software-Engineering-Disziplin mit tiefem Wissen über moderne KI-Architekturen und operative Praktiken verbinden.

• Fundierte Erfahrung als Senior AI/ML Engineer, LLMOps Engineer, Machine Learning Engineer oder Software Architect beim Aufbau und der Skalierung von KI-gestützten Anwendungen.
• Nachgewiesene Expertise in Enterprise-SaaS-Umgebungen, komplexen Datenplattformen oder groß angelegten Software-Ökosystemen.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python oder Go, semantischer Suche, Vektordatenbanken wie Pinecone, Milvus oder pgvector sowie KI-Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain oder LlamaIndex.
• Erfahrung mit Large Language Models, Prompt Engineering, Fine-Tuning-Ansätzen und dem Aufbau zuverlässiger KI-gestützter Workflows.
• Starke Software-Engineering-Praktiken, einschließlich CI/CD, automatisiertem Testen, Evaluierungsdatensätzen, Docker, Kubernetes und Clean-Architecture-Prinzipien.
• Erfahrung im Entwurf von KI-Governance-Frameworks mit Fokus auf Sicherheit, Datenschutz, Leistung und verantwortungsbewusste KI-Einführung.
• Fähigkeit, proaktiv Chancen zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln, die organisatorische Herausforderungen angehen, bevor sie zu Blockern werden.
• Hervorragende Führungs- und Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, funktionsübergreifende Teams ohne direkte disziplinarische Verantwortung auszurichten.
• Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse, mit der Fähigkeit, komplexe KI-Konzepte in klaren Geschäftswert zu übersetzen.

Vorteile

• Möglichkeit, KI-Transformationsinitiativen in einer innovativen und schnell wachsenden Technologieumgebung zu leiten.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt und Leistungspaket.
• Flexible Arbeitsregelungen, einschließlich Remote- oder Hybrid-Optionen.
• Zusammenarbeit mit einem vielfältigen und hochqualifizierten Team von Technologieexperten.
• Möglichkeiten für berufliches Wachstum, kontinuierliches Lernen und Karriereentwicklung.
• Die Chance, KI-Strategie, Tools und Produktinnovationen in großem Maßstab zu gestalten.

Wie Jobgether funktioniert

Wir nutzen einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Rolle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergegeben. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.

Wir schätzen Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!

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