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