Teamleiter Künstliche Intelligenz - Data Science / MLOps

• Bildung & Erfahrung: Du verfügst über mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung komplexer AI-Systeme mit produktiver Verantwortung im Enterprise-Kontext und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
• Know-How & Fachwissen: Du verstehst agentische Architekturmuster, Entscheidungslogiken, Orchestrierungskonzepte und grundlegende Reinforcement-Learning-Prinzipien.
• Tech-Stack: Du arbeitest souverän mit Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder vergleichbaren Orchestrierungswerkzeugen sowie Cloud- und API-Integrationen.
• Arbeitsweise: Du arbeitest systemisch, experimentell und mit klarem Fokus auf Kontrollierbarkeit und Stabilität autonomer Systeme.
• Sprachkenntnisse: Du kommunizierst sicher, präzise und professionell auf Deutsch und Englisch.

• Lerne und wachse mit uns: Mit über 400 Trainingsangeboten und unserer digitalen Lernplattform unterstützen wir deine kontinuierliche Weiterentwicklung.
• Erlebe echten Teamgeist: Gemeinsame Events, Welcome Days, Firmenläufe oder das Patensystem stärken unseren Zusammenhalt und lassen dich von Anfang an Teil des Teams sein.
• Engagement, das belohnt wird: Dein Einsatz zahlt sich aus - mit Prämien für Empfehlungen, Vorträge, die Betreuung von Abschlussarbeiten sowie attraktiven Vergünstigungen über unser Corporate-Benefits-Portal.
• Sei mobil und flexibel: JobRad-Angebote, Zuschüsse für das Deutschlandticket und die Möglichkeit, bis zu zwei Monate mobil aus dem EU-Ausland zu arbeiten, bieten dir maximale Flexibilität.
• Sicher in deine Zukunft: Unser hauseigener, unabhängiger Versicherungsberater und -makler alleato hat für dich stets individuelle Lösungen für Altersvorsorge oder Krankenversicherung parat.

Salary forecast

€80,000

€66,500

€93,000

Estimated average salary for similar positions

Estimated salary range for similar positions

* Agentenarchitekturen entwerfen: Du konzipierst und implementierst skalierbare Multi-Agent-Systeme für komplexe, teilautonome Entscheidungs- und Ausführungsprozesse. * Zustands- und Entscheidungslogik modellieren: Du entwickelst strukturierte Zustandsmaschinen, Planungsmechanismen und Tool-Orchestrierungen für kontrollierte Autonomie. * Evaluierungsframeworks etablieren: Du definierst Metriken und Testverfahren zur Messung von Stabilität, Zielerreichung und Fehlerraten agentischer Systeme. * Guardrails implementieren: Du entwickelst Sicherheitsmechanismen, Rollback-Strategien und Kontrollpunkte zur Begrenzung ungewollter Systementscheidungen. * Produktionsreife sicherstellen: Du überführst agentische Architekturen in skalierbare Cloud- oder Container-Umgebungen und integrierst sie in bestehende Systemlandschaften.