> Markdown version of [/jobs/ext/1371534-lead-ai-engineer-chapter-owner-data-ai](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1371534-lead-ai-engineer-chapter-owner-data-ai). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Lead AI Engineer & Chapter Owner Data & AI - **Company:** lab25 - **Location:** Münster, Germany (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Encodings, Python (Programming Language), Neo4j, Open Source Technology, Software Engineering, Large Language Models, Fastapi, Machine Learning Operations, Docker, Databricks - **Published:** July 22, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5727280358 ## About the Role * 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. ## Description 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. ## Related Videos - [Agentic AI - From Theory to Practice: Developing Multi-Agent AI Systems on Azure](https://www.wearedevelopers.com/videos/1532-agentic-ai-from-theory-to-practice-developing-multi-agent-ai-systems-on-azure) - [Intro to FastAPI](https://www.wearedevelopers.com/videos/462-intro-to-fastapi) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [Putting the Graph In GraphQL With The Neo4j GraphQL Library](https://www.wearedevelopers.com/videos/257-putting-the-graph-in-graphql-with-the-neo4j-graphql-library) - [The Missing Layer Between Enterprise Data and AI Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/100286-the-missing-layer-between-enterprise-data-and-ai-agents) - [Building and Deploying Multi-Agent Systems with ADK and Vertex AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1918-building-and-deploying-multi-agent-systems-with-adk-and-vertex-ai) ## Related Articles - [Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/680-graph-and-ai-trends-2026-why-is-ai-running-but-not-yet-delivering) - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [What is Agentic Programming and Why Should Developers Care?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/625-what-is-agentic-programming-and-why-should-developers-care) - [Dev Digest 121 - AI goes offline](https://www.wearedevelopers.com/magazine/456-dev-digest-121-ai-goes-offline) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development)