Der Bereich Chief Technology Office (CTO) der BWI ist für die strategische Erneuerung des Leistungsportfolios zuständig. Dazu gehört auch die Entwicklung und der Betrieb des technischen KI-Service durch das Team Technology Engineering (AI). Dabei setzt das Team einen ganzheitlichen Dev Sec Ops-Ansatz entlang des gesamten Technologiestacks um. Unser Ziel ist es, den Mitarbeitenden der BWI KI-basierte Services und Lösungen bereitzustellen und langfristig ein KI-Framework zu etablieren.
Tätigkeiten
Sie übernehmen die technische Führung unseres KI-Services und arbeiten eng mit dem Technology Center AI zusammen, um unsere KI-Strategie gezielt weiterzuentwickeln – mit dem Fokus auf skalierbare, praxisrelevante und zukunftsweisende interne Lösungen
Unsere KI-Infrastruktur gestalten Sie aktiv mit und bringen moderne MLOps-Praktiken wie Automatisierung, CI/CD für ML-Modelle und Monitoring in die tägliche Arbeit ein – stets unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben, etwa aus dem EU AI Act
Sie etablieren effiziente Prozessstrukturen, die den stabilen und nachhaltigen Betrieb von KI-Anwendungen ermöglichen – dabei achten Sie auf technische Exzellenz ebenso wie auf dokumentierte, auditierbare Umsetzung
Des Weiteren stellen Sie ein leistungsstarkes, interdisziplinäres KI-Team zusammen und verantworten dessen gezielte Weiterentwicklung – von der Auswahl geeigneter Profile bis zur Integration in das bestehende Team und Strukturen
Last but not least fördern Sie die fachliche und persönliche Entwicklung Ihrer Mitarbeitenden, unter anderem durch maßgeschneiderte Trainings, aktives Mentoring und den Aufbau einer innovationsgetriebenen, leistungsorientierten Teamkultur
Anforderungen
Promotion oder abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
Mindestens 7 Jahre relevante Berufserfahrung im Data Science Umfeld nach Abschluss des Studiums zwingend erforderlich
Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der fachlichen Führung von Engineering Teams, z. B. als Principal Engineer, Staff Engineer oder als PM/PO für Platform- oder Saa S-Produkte mit Budget/ROI-Verantwortung
Erfahrung im gesamten AI/ML-Stack: tiefes Wissen in der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen inklusive Design der Datenpipeline, Training und Deployment der Modelle
Expertise in MLOps und Infrastrukturdesign: Praxiserfahrung mit Automatisierung, CI/CD-Pipelines, Monitoring und Versionierung von KI-Modellen, idealerweise auf Basis von Kubernetes
Prozessoptimierung: Erfahrung in der Gestaltung effizienter Workflows, Automatisierung und Ressourcenmanagement für stabile, wiederholbare KI-Prozesse
Bewerbungsprozess
Erster Call
Video-Interview
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