Job description
AI Team Lead (m/w/d)
Du hast schon erlebt, dass zwischen einem überzeugenden KI-Demo und einem belastbaren Produkt Welten liegen. Genau diese Lücke sollst du schließen. Als AI Team Lead baust du ein Team auf, das KI-Lösungen nicht nur entwickelt, sondern wirklich produktionsreif macht: sauber in bestehende Systemlandschaften integriert, skalierbar, sicher, evaluierbar und betreibbar. Du bleibst dabei technisch nah genug dran, um Architekturentscheidungen mitzugestalten – und übernimmst gleichzeitig Verantwortung für Menschen, Delivery und Kunden. Gesucht wird also kein klassischer People Manager und auch kein Research Lead, sondern jemand, der Software Engineering, Applied AI und Führung zusammenbringt.
Was gibt es zu tun?
- Du baust dein Team auf und entwickelst es weiter – von Recruiting und Onboarding bis zu fachlicher und disziplinarischer Führung.
- Du führst KI-Lösungen vom Prototyp bis in den stabilen Produktivbetrieb und sorgst dafür, dass aus vielversprechenden Ansätzen belastbare Produkte werden.
- Du verantwortest gemeinsam mit deinem Team zentrale technische Entscheidungen rund um Architektur, Evaluation, Security, Datenflüsse sowie MLOps/LLMOps.
- Du erkennst früh, wo ein Prototyp technisch neu gedacht, refactored oder stärker in bestehende Plattformen und Prozesse integriert werden muss.
- Du schlägst die Brücke zwischen Forschung, Engineering und konkretem Kundennutzen und machst aus neuen KI-Ansätzen einsetzbare Lösungen.
- Du treibst die Cloud- und AWS-Produktisierung weiter voran – inklusive Deployment, Monitoring, Betreibbarkeit und Übergang in Managed Services.
- Du sorgst dafür, dass Wissen nicht bei Einzelpersonen bleibt: durch klare Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Delegation und strukturierten Wissenstransfer.
- Du coachst deine Kolleg:innen technisch und persönlich und schaffst ein Umfeld, in dem gute Engineers eigenständig Verantwortung übernehmen können.
- Du arbeitest in einer Matrixorganisation mit kurzen Entscheidungswegen und berichtest direkt an den Director of Delivery.
- Du bist technische:r Sparringspartner:in für Kund:innen bis auf C-Level und kannst komplexe KI-Themen verständlich auf Nutzen, Risiken und Entscheidungen herunterbrechen.
- Bei strategischen Opportunities arbeitest du eng mit Sales zusammen und bringst die technische Perspektive früh in Solutioning und Scoping ein.
Was solltest du mitbringen?
- Einen starken Hintergrund in der Softwareentwicklung, idealerweise ergänzt um Plattform-, Cloud- oder Architektur-Erfahrung.
- Erfahrung darin, Prototypen und Demos in skalierbare, wartbare und produktionsreife Software zu überführen – inklusive Refactoring und Integration in bestehende Systemlandschaften.
- Fachliche und/oder disziplinarische Führungserfahrung sowie Freude daran, ein Team aufzubauen und weiterzuentwickeln.
- Praktische Erfahrung mit Produktisierung, MLOps und/oder LLMOps – du hast KI-Systeme nicht nur bis zum PoC begleitet, sondern bis in den produktiven Betrieb.
- Fundierte, angewandte KI-Expertise, beispielsweise in Architektur, Evaluation, Security und Datenflüssen.
- Erfahrung in einem Consulting-, Professional-Services- oder vergleichbaren kundenorientierten Delivery-Umfeld.
- Praxis mit Cloud-Plattformen, idealerweise AWS, und ein gutes Verständnis dafür, was Software im Betrieb wirklich benötigt.
- Die Fähigkeit, sowohl mit Engineers als auch mit Fachbereichen, Entscheider:innen und C-Level-Stakeholdern souverän zu kommunizieren.
- Interesse an der kommerziellen Seite von Technologie und Lust, gemeinsam mit Sales gute Lösungen für neue Kundenanforderungen zu entwickeln.
- Einen strukturierten Arbeitsstil und Erfahrung mit Jira oder vergleichbaren Tools.
Von Vorteil
- Erfahrung mit Projekten im Public Sector oder in regulierten Branchen.
- Erfahrung mit Forward-Deployment-, Solution-Engineering- oder technologiegetriebenen Delivery-Modellen.
- Praxis mit AWS, Snowflake oder vergleichbaren Technologien und Partner-Ökosystemen.
Was bietet der Mandant?
- Eine echte Build-Rolle: Du übernimmst kein fertiges Team, sondern kannst Strukturen, Arbeitsweisen und technische Standards aktiv mitprägen.
- Führung mit technischem Einfluss: Du musst dich nicht zwischen People Leadership und Engineering entscheiden – die Rolle verbindet beides ausdrücklich.
- Direkter Draht zur Delivery-Leitung: kurze Wege, wenig Hierarchie und unmittelbarer Einfluss auf technische und organisatorische Entscheidungen.
- KI-Projekte mit echter Produktionsverantwortung: Der Anspruch endet nicht beim PoC. Lösungen sollen beim Kunden funktionieren, skalieren und dauerhaft betrieben werden können.
- Spannende technische Breite: Applied AI, Software Engineering, Cloud, Plattformen, MLOps/LLMOps und Kundenarchitekturen kommen in einer Rolle zusammen.
- Relevante Kunden und anspruchsvolle Use Cases: Projekte für größere Unternehmen und den Public Sector statt isolierter interner Spielwiesen.
- Gestaltungsspielraum über das eigene Team hinaus: Du arbeitest an der Schnittstelle von Engineering, Delivery, Business und Sales und kannst beeinflussen, wie KI-Projekte künftig aufgebaut und verkauft werden.
- Eine Rolle mit Entwicklungsperspektive: Mit wachsendem Team und Geschäft wächst auch dein Verantwortungsbereich.
