Deine Rolle & Aufgaben

Wir bauen das Data & AI Chapter konsequent aus und suchen die Person, die es fachlich prägt. Als Lead AI Engineer & Chapter Owner trägst du zwei Rollen gleichzeitig: Du bist technisch tief genug, um in anspruchsvollen Projekten mitzuwirken und Architekturentscheidungen zu treffen. Und du bist breit genug, um ein Chapter aufzubauen, das Maßstäbe setzt - in Qualität, Methodik und Wirkung.

Du verantwortest, wie wir als lab25 KI-Systeme denken, bauen und weiterentwickeln. Das ist keine reine Führungsrolle -du bleibst nah am Engineering. Aber du setzt den Rahmen, der anderen ermöglicht, ihr Bestes zu geben.

Was du konkret machst:

Chapter Ownership:

Du übernimmst die fachliche Ausgestaltung und strategische Ausrichtung des Data & AI Chapters: Capability-Aufbau, Technologie-Stack, Standards und Qualitätsniveau.
Du entwickelst Chapter-Mitglieder gezielt weiter - durch inhaltliches Feedback, strukturierte Reviews und klare Entwicklungspfade von Experienced bis Senior.
Du bist Sparringspartner*in für andere Chapter Leads und die Geschäftsführung bei technologischen Weichenstellungen.
Du verantwortest die Chapter-Wissensbasis: Agenten-Patterns, Pipeline-Templates, Evaluationsframeworks - was einmal gut gelöst wurde, wird wiederverwendbar gemacht.

Engineering & Architektur:

Agentic Architecture: Du konzipierst und reviewst modulare Agentensysteme mit klaren Rollen, Memory-Strukturen, Tool-Use und Entscheidungslogik - von der Architekturentscheidung bis zum produktiven Deployment.
Context Engineering & AI Pipelines: Du setzt den Standard dafür, wie wir Kontextfenster, Tool-Chains und mehrstufige Inference-Pipelines systematisch gestalten - reproduzierbar, versionierbar, evaluierbar.
RAG & Knowledge Integration: Du triffst fundierte Architekturentscheidungen zu Retrieval-Systemen (Chunking, Embedding, Re-Ranking) und sorgst dafür, dass Unternehmenswissen sinnvoll für Agenten nutzbar wird.
Evaluation & Safety: Du etablierst Qualitäts- und Sicherheitsstandards im Chapter - Bias-Tests, Accuracy-Evaluation, Guardrails - und machst sie zur gelebten Praxis, nicht zur Checkliste.
Composable Agents: Du entwickelst und pflegst die wiederverwendbaren Agenten-Patterns des Chapters.

Projekte & Forschung:

Du übernimmst technische Gesamtverantwortung in strategisch relevanten Kundenprojekten und bist Ansprechpartner*in auf Augenhöhe mit technischen Entscheider*innen beim Kunden.
Du treibst aktiv Forschungskooperationen mit Universitäten und Fachhochschulen voran -von der Projektkonzeption bis zur Umsetzung - und sorgst dafür, dass Erkenntnisse in die Praxis überführt werden.

Dein Profil

8+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung oder KI/ML - mit nachweisbarer, tiefer Auseinandersetzung mit LLMs, Agenten oder RAG-Architekturen, gerne auch aus dem Bereich Applied Research, Open-Source-Projekten oder dem Databricks/Azure-Stack.
Du hast Agentensysteme und AI-Pipelines nicht nur gebaut, sondern in den produktiven Betrieb gebracht, betrieben und weiterentwickelt und weißt, wo es in der Praxis wirklich hakt.
Du hast Teams oder Communities fachlich geführt - als Tech Lead, Chapter Lead, Principal Engineer oder in vergleichbarer Rolle. Du weißt, wie man Standards durchsetzt, ohne zu bremsen.
Tiefe Python-Kenntnisse, souveräner Umgang mit LLM-Frameworks (z. B. LangChain, LlamaIndex, CrewAI o. ä.) sowie Vektor- und Graphdatenbanken (z. B. Qdrant, Weaviate, Neo4j).
Du verstehst Context Engineering und AI Pipelines als Disziplin auf Systemebene und kannst dieses Verständnis auf andere übertragen.
Du entwickelst AI-enabled: Claude Code, Codex und vergleichbare Tools sind für dich selbstverständlicher Teil des Engineering-Workflows und du erwartest das auch von deinem Chapter.
Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
Erfahrung mit Deployment (FastAPI, Docker, Cloud) und MLOps-Grundlagen werden vorausgesetzt.
Du kannst technische Komplexität auf Entscheiderebene verständlich machen und Architekturentscheidungen klar begründen.

Was wir dir bieten

Ein erfahrenes, multidisziplinäres Team, in dem du u.a. eng mit Designer*innen und Engineers zusammenarbeitest.
Echter Gestaltungsraum: Du baust ein Chapter mit - fachlich, kulturell, strategisch. Deine Entscheidungen prägen, wie lab25 KI-Systeme denkt und umsetzt.
Direkte Wirkung: Kurzer Draht zur Geschäftsführung, schnelle Entscheidungen, keine politischen Umwege. Deine Architekturentscheidungen landen in echten Systemen bei relevanten Unternehmen.
Chapter-Struktur: Du führst ein wachsendes Team aus AI Engineers, ML Engineers und Data Architekten*innen - mit hohem Anspruch und wenig Bürokratie.
Arbeit mit modernen Technologien und einer stabilen Infrastruktur.
Ein moderner Arbeitsplatz auf dem (whyit) Campus und die Möglichkeit, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.
Wettbewerbsfähige Vergütung inklusive Benefits sowie Arbeitsgerät deiner Wahl (MacOS oder Linux).

#J-18808-Ljbffr

lab25 GmbH