Engineering Manager; d​/f​/m

Gehalt: bis ca.
140.000 € p.a.

Ort:
Berlin (Hybrid, ca. 2 Tage/Woche vor Ort)

Sprachen: Englisch (mind. C1), Deutsch von Vorteil

Unser Kunde ist ein international aufgestelltes Technologieunternehmen, das Machine Learning und skalierbare Softwarelösungen für hochkomplexe Anwendungsfälle entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung großer, heterogener Datenmengen und dem Aufbau robuster, produktionsreifer KI-Systeme in einem anspruchsvollen Umfeld.

Das Unternehmen befindet sich in einer klaren Wachstumsphase, arbeitet mit interdisziplinären Teams aus Engineering, Data Science und Forschung und entwickelt Technologien, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch industriell skalierbar sind. Dabei wird großer Wert auf saubere Architektur, nachhaltige Infrastruktur und nachvollziehbare Modellentscheidungen gelegt.

Geboten wird ein Umfeld, in dem technische Exzellenz, Ownership und langfristiges Denken wichtiger sind als Buzzwords oder kurzfristige Effekte – mit echten Gestaltungsspielräumen für erfahrene Führungspersönlichkeiten im Engineering.

• Aufbau, Führung und Weiterentwicklung eines leistungsstarken ML-Engineering-Teams inklusive Verantwortung für Recruiting, Onboarding, Performance-Management und langfristige Mitarbeiterbindung
• Coaching und Mentoring von Engineers auf unterschiedlichen Erfahrungslevels sowie Förderung von Ownership, Autonomie und einer offenen, lernorientierten Teamkultur
• Definition und Umsetzung der technischen Roadmap in enger Abstimmung mit Produkt- und Business-Zielen
• Ressourcen- und Kapazitätsplanung inklusive Verantwortung für Cloud-Kosten, effiziente Ressourcennutzung und Fin Ops-Themen
• Sicherstellung von stabilen Produktionssystemen durch Monitoring, Incident-Response und klare Betriebsprozesse
• Hands-on Mitarbeit an der Konzeption, dem Aufbau und der Optimierung großskalierbarer Distributed-Training-Infrastrukturen
• Architekturentscheidungen für performante, skalierbare ML-Systeme sowie kontinuierliche Optimierung von Trainingspipelines und GPU-Nutzung
• Sicherstellung technischer Exzellenz durch Code Reviews, technische Leitplanken und saubere Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Research-, Produkt- und Platform-Teams sowie verständliche Kommunikation komplexer technischer Inhalte

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Engineering, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer technischen Führungs- oder Teamlead-Rolle
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Führung leistungsstarker Engineering-Teams über den gesamten Software Development Lifecycle hinweg
• Tiefes Verständnis von Machine-Learning-Grundlagen sowie Erfahrung mit fortgeschrittenen Optimierungsverfahren
• Umfangreiche Praxis mit großskaligen Distributed-Training-Systemen, insbesondere im PyTorch-Ökosystem (z.
  
  B. NCCL, Multi-GPU, Multi-Node)
• Sehr gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit C/C++ oder CUDA ist ein Plus
• Erfahrung mit MLOps- und Dev Ops-Praktiken wie CI/CD, Docker, Kubernetes, Observability und Cloud-Plattformen
• Strukturierte Herangehensweise an Ressourcenplanung, Kapazitätsmanagement und Fin Ops
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, sicheres Stakeholder-Management und Erfahrung im Führen anspruchsvoller Gespräche
• Strategisches Denken, hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, Teams zu befähigen und Verantwortung zu übertragen
• Erfahrung in regulierten Umfeldern, mit medizinischen Bilddaten oder modernen ML-Stacks ist von Vorteil, aber kein Muss

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann melde Dich doch gern direkt bei mir: