Team Lead AI Engineering (w/m/d)

• 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

• 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

• Strategisch relevante Projekte mit hoher technologischer Komplexität und direktem Business Impact
• Viel Gestaltungsspielraum und echte Verantwortung
• Fachliche und persönliche Weiterentwicklung auf Senior- und Leadership-Level
• Mentoren-Programm
• Familiäres und freundschaftliches Arbeitsklima
• Mitarbeiterevents und Firmenretreats
• Mobilitätsangebote
• Tolles zentrales Office in München
• Getränke, Obst & Joghurts im Office
• Firmenlaptop & Firmenhandy
• Sportangebote