Job Title

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 DevSecOps-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 Du übernimmst die technische Führung unseres KI-Services und arbeitest 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 gestaltest Du aktiv mit und bringst 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 Du etablierst effiziente Prozessstrukturen, die den stabilen und nachhaltigen Betrieb von KI-Anwendungen ermöglichen - dabei achtest Du auf technische Exzellenz ebenso wie auf dokumentierte, auditierbare Umsetzung Des Weiteren stellst Du 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 förderst Du die fachliche und persönliche Entwicklung Deiner 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 SaaS-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 Triff das Team