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# AI Tech Lead

- **Company:** Franklin Fitch
- **Location:** München, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €105,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Big Data, Software Quality, Python (Programming Language), Machine Learning, Software Architecture, Tensorflow, Software Engineering, Google Cloud, Pytorch, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Generative AI, Kubernetes, HuggingFace, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/dea9ea2c2c67788bd36c0ee78bd8043527

## About the Role

Mehrjährige Erfahrung in der Softwarearchitektur und der produktiven Entwicklung von AI-/ML-Lösungen
Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow, Hugging Face oder LangChain
Fundierte Kenntnisse in Generative AI, LLMs, RAG und AI-Architekturen
Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP sowie Docker, Kubernetes und MLOps
Kenntnisse in Java, Big Data oder Enterprise-AI-Plattformen von Vorteil
Strategisches Denken, Kommunikationsstärke sowie fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

## Description

Für eine etablierte Organisation suchen wir einen erfahrenen AI Tech Lead (m/w/d), der die Entwicklung und Implementierung moderner AI-Lösungen vorantreibt.
In dieser Position verbindest Du AI-Architektur, Softwareentwicklung und strategische Beratung. Du übernimmst technische Verantwortung, entwickelst innovative Lösungen und begleitest deren Einführung in produktive Umgebungen.
Im Mittelpunkt stehen Generative AI, Machine Learning, RAG und MLOps - mit viel Gestaltungsspielraum und der Möglichkeit, neue Technologien nachhaltig zu etablieren.
Deine Aufgaben
Konzeption und Weiterentwicklung moderner AI- und Machine-Learning-Architekturen
Entwicklung von Generative-AI-Lösungen, RAG-Systemen und intelligenten AI-Workflows
Technische Verantwortung für AI-Projekte von PoCs bis zum produktiven Einsatz
Aufbau und Optimierung von MLOps-Pipelines, automatisierten Deployments und AI-Infrastrukturen
Bewertung neuer AI-Technologien und Übersetzung von Business-Anforderungen in technische Lösungen
Etablierung von Best Practices für AI Governance, Datenschutz und Codequalität sowie fachliche Unterstützung von Kollegen