Group Lead AI Engineering (Mensch)

DEINE MISSION & HERAUSFORDERUNGEN

NEURA skaliert seine AI-Abteilung, um unsere Produkt-Roadmap umzusetzen. AlsGroup Lead AI Engineering verantwortest du ein fokussiertes Sub-Team innerhalb der AI-Organisation. Du gibst die technische Richtung vor, triffst entscheidende Architekturentscheidungen und unterstützt dein Team dabei, Herausforderungen zu überwinden — gleichzeitig bleibst du nah genug an der Technik, um Arbeit zu reviewen, Ansätze kritisch zu hinterfragen und selbst vorzuleben, wie exzellentes Engineering aussieht.

Deine Aufgaben

• Verantworte dietechnische Roadmap deines Teams: definiere Ziele, übersetze sie in umsetzbare Engineering-Streams und stelle die Abstimmung mit der übergeordneten AI- und Produktstrategie sicher.

• Führe und entwickle einleistungsstarkes Team von AI Engineers: gewinne Top-Talente, führe technische Interviews, setze klare Erwartungen und entwickle Mitarbeitende zu Senior Engineers weiter.

• Treibe denTransfer von Research zu Production voran: evaluiere State-of-the-Art-Methoden, prüfe Machbarkeit und baue die technischen Brücken, die AI-Modelle zuverlässig auf realer Robotik-Hardware zum Laufen bringen.

• Arbeitecross-funktional mit Software-, Hardware- und Product-Teams zusammen, um AI-Fähigkeiten mit Plattformanforderungen und Customer Use Cases abzustimmen.

• Definiere und überwacheEngineering-Qualitätsstandards: Testing-Standards, Model-Evaluation-Pipelines, Deployment-Metriken und Data-Governance-Praktiken innerhalb deines Verantwortungsbereichs.

• Werdehands-on aktiv, wenn dein Team auf komplexe Blocker stößt: reviewe Trainingsläufe, debugge Modellverhalten, hinterfrage Architekturentscheidungen und führe durch technisches Vorbild.

• Sammle Learnings aus Projekten und speise diese aktiv in dieCore AI Roadmap zurück.

WAS DU MITBRINGST

• Einen hervorragendenMaster- oder PhD-Abschluss in Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet.

• 7+ Jahre praktische Erfahrung in ML- oder Robotics-AI-Engineering, davon mindestens2 Jahre in einer formellen oder informellen technischen Lead-Rolle. Erfahrung mit produktiven Systemen ist essenziell.

• Fundierte Expertise in mindestenszwei der folgenden Bereiche:

  • Vision-based Perception

  • Manipulation & Control

  • Reinforcement / Imitation Learning

  • Multimodale Foundation Models

  • Skalierbare MLOps-Systeme

• Sehr gutePython-Kenntnisse (C++ ist ein Plus), praktische Erfahrung mitPyTorch oder JAX sowie Kenntnisse inCloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure) undCI/CD für ML-Systeme.

• Freude an der Arbeit mitrealer Robotik-Hardware und Simulationsumgebungen wieIsaacSim, MuJoCo oder vergleichbaren Tools. Du weißt: Der echte Test findet immer in der realen Welt statt.

• Nachweisbare Fähigkeit,technische Richtung vorzugeben, Engineers zu coachen, Code- und Design-Reviews durchzuführen und Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen.

• Du kommunizierst souverän zwischenResearch, Product Management und Hardware Engineering, ohne technische Präzision zu verlieren.

• Verhandlungssicheres Englisch;Deutschkenntnisse (B2–C1) sind ein starkes Plus.