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# AI Tech Lead

- **Company:** Valentum Engineering GmbH
- **Location:** Augsburg, 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, Continuous Integration, IT Management, Spring Framework, Python (Programming Language), Software Architecture, Tensorflow, Webui, SAP (Applications), Software Engineering, Google Cloud, Cloud Platform System, Pytorch, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Kubernetes, Information Technology, HuggingFace, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** November 2, 2026
- **Apply:** https://valentum3.hr4you.org/applicationForm.php?sid=2146&page_lang=de

## About the Role

* Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik oder eines anderen MINT-Faches, idealerweise mit einem klaren Schwerpunkt im Bereich AI/ML.
 * Berufserfahrung: Mindestens fünf Jahre fundierte Erfahrung in der Softwarearchitektur, davon mindestens drei Jahre in einer vergleichbaren, AI-fokussierten Rolle.
 * Erfolgsbilanz: Nachweisbare Erfolge bei der Einführung produktiver AI-Lösungen, die einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen generiert haben.
 * Tech-Stack (AI & Development): Exzellente Python-Kenntnisse und fundierte Praxis mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face oder LangChain sowie idealerweise Open WebUI und Spring AI; grundlegende Kenntnisse in der Java-Anwendungsentwicklung.
 * Infrastructure & MLOps: Sicherer Umgang mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) sowie fundierte Erfahrung mit Docker, Kubernetes und MLflow.
 * Soft Skills: Fliessende Deutsch- und Englischkenntnisse gepaart mit der Fähigkeit, hochkomplexe technische Sachverhalte zielgruppengerecht und verständlich zu vermitteln.
 * Pluspunkte: Praktische Big-Data-Erfahrung sowie Kenntnisse über die AI-ökosysteme von Microsoft oder SAP.

## Description

* Architektur & Skalierung: Konzeption und Skalierung zukunftsfähiger, stabiler AI-/ML-Architekturen unter Berücksichtigung moderner Technologie-Stacks.
 * Technologie-Inkubation: Evaluation zukunftsweisender Technologien - insbesondere Generative AI, RAG und Agentic Workflows - inklusive der eigenständigen Erstellung von Proof of Concepts (PoCs).
 * End-to-End-Produktionalisierung: Begleitung von AI-/ML-Lösungen von der initialen Idee über das automatisierte Deployment bis hin zum stabilen Live-Betrieb.
 * Standards & Governance: Etablierung verbindlicher Standards für MLOps, CI/CD-Pipelines, Codequalität, IT-Governance und Datenschutz.
 * Strategische Beratung: übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Roadmaps sowie fundierte Beratung bei AI-Investitionen und Technologieentscheidungen.
 * Knowledge Sharing: Fachliche Beratung und Coaching von Mitarbeitenden und angrenzenden Fachbereichen zu komplexen AI-Themen.