WD
Lead AI Engineer (Remote)
WhatJobs Direct
Remote · Austria Lead 2d ago
About the role
About
Unser Kunde sucht für sein zukunftsorientiertes Team einen erfahrenen Lead AI Engineer (m/w/d), der die Entwicklung und Implementierung innovativer KI‑Lösungen maßgeblich vorantreibt. Da unser Kunde ein Remote‑first Unternehmen ist, sind Sie von überall auf der Welt tätig und arbeiten eng mit global verteilten Teams zusammen. In dieser Rolle übernehmen Sie die technische Führung und tragen zur strategischen Ausrichtung unserer KI‑Initiativen bei.
Responsibilities
- Leitung der Entwicklung, Implementierung und Wartung von skalierbaren KI‑Modellen und -Systemen.
- Entwurf und Architektur von KI‑Lösungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Robustheit und Leistung.
- Mentoring und technische Führung von einem Team von KI‑Ingenieuren und Datenwissenschaftlern.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Stakeholdern, um KI‑Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
- Bewertung und Auswahl neuer KI‑Technologien, Frameworks und Tools.
- Entwicklung und Anwendung von Best Practices für ML‑Ops, einschließlich Modell‑Deployment, Monitoring und Versionierung.
- Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung neuer Möglichkeiten für den Einsatz von KI.
- Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit in KI‑Pipelines.
- Präsentation von Ergebnissen und Fortschritten für technische und nicht‑technische Zielgruppen.
Profile
- Master‑ oder Promotionsabschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung von KI/ML‑Projekten und Teams.
- Umfangreiche Erfahrung mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen (z. B. Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP).
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen ML‑Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn).
- Erfahrung mit Cloud‑Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI/ML‑Diensten.
- Starke Kenntnisse in Datenverarbeitung, Datenaufbereitung und Feature Engineering.
- Erfahrung mit ML‑Ops‑Konzepten und Tools (Docker, Kubernetes, CI/CD für ML).
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und prägnant zu kommunizieren.
- Ausgeprägte Teamfähigkeit und Motivation, in einem verteilten Umfeld erfolgreich zu sein.
Benefits
- Spannende Gelegenheit, an vorderster Front der KI‑Innovation zu arbeiten.
- Möglichkeit, Ihre eigene Arbeitsumgebung zu gestalten.
- Kultur, die kontinuierliches Lernen und Wachstum fördert.
Wenn Sie die Zukunft der künstlichen Intelligenz mitgestalten möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Requirements
- Master- oder Promotionsabschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung von KI-/ML-Projekten und Teams.
- Umfangreiche Erfahrung mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen (z.B. Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP).
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren KI/ML-Diensten.
- Starke Kenntnisse in Datenverarbeitung, Datenaufbereitung und Feature Engineering.
- Erfahrung mit ML-Ops-Konzepten und Tools (Docker, Kubernetes, CI/CD für ML).
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und prägnant zu kommunizieren.
- Ausgeprägte Teamfähigkeit und Motivation, in einem verteilten Umfeld erfolgreich zu sein.
Responsibilities
- Leitung der Entwicklung, Implementierung und Wartung von skalierbaren KI-Modellen und -Systemen.
- Entwurf und Architektur von KI-Lösungen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Robustheit und Leistung.
- Mentoring und technische Führung von einem Team von KI-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Stakeholdern, um KI-Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.
- Bewertung und Auswahl neuer KI-Technologien, Frameworks und Tools.
- Entwicklung und Anwendung von Best Practices für ML-Ops, einschließlich Modell-Deployment, Monitoring und Versionierung.
- Durchführung von Forschungsarbeiten zur Identifizierung neuer Möglichkeiten für den Einsatz von KI.
- Sicherstellung der Datenqualität und -sicherheit in KI-Pipelines.
- Präsentation von Ergebnissen und Fortschritten für technische und nicht-technische Zielgruppen.
Benefits
kontinuierliches LernenWachstum
Skills
AWSAzureCI/CDDockerGCPKubernetesML-OpsNLPPythonPyTorchReinforcement LearningTensorFlow
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