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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BeratungMarketingSaaS
Onclusive bietet Software zur Medienbeobachtung und zur Messung der Öffentlichkeitsarbeit für Kommunikationsteams, Marken und Agenturen. Die Analyst-Plattform erfasst Berichterstattung aus digitalen Medien, Print, Rundfunk und sozialen Medien über einen globalen News-Crawler. So können Nutzer ihre Earned- und Owned-Media-Aktivitäten verfolgen, die Wirkung ihrer Kommunikation messen und Erkenntnisse für Kampagnen gewinnen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Social Listening, Analysen, Presse-Kontaktmanagement, eine Mediendatenbank, Data-as-a-Service und Beratung zur Unterstützung von Reporting, Pressebereichsmanagement und Medienarbeit. Onclusive betreut international tätige Unternehmen und Agenturen und ist in den Bereichen Beratung, Marketing und SaaS aktiv.
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Leitung Machine Learning bei Onclusive (Hybrid, Indien)

Leiten Sie NLP, Computer Vision und generative KI für Onclusives Medienanalyseplattform im Produktivbetrieb. Entwickeln Sie die ML-Strategie, stärken Sie MLOps und bauen Sie leistungsstarke KI-Teams auf.

INIndienHybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSAzureGoogle Cloud PlatformKafkaKubernetesPythonPyTorchSparkTensorFlow

Beschreibung

  • Verantwortung für die langfristige KI-/ML-Strategie von Onclusive im Einklang mit Produktplänen und Geschäftsprioritäten
  • Identifizierung wertvoller KI-/ML-Möglichkeiten und Zusammenarbeit mit Produkt- und Engineering-Teams bei der Markteinführung
  • Agieren als führende Autorität für KI/ML und Förderung aktueller Methoden sowie solider Engineering-Praktiken
  • Überführung geschäftlicher Herausforderungen in KI-Produkte mit klar definierten Erfolgskennzahlen
  • Steuerung des gesamten ML-Lebenszyklus von Forschung und Design über Experimente, Validierung und Deployment bis hin zur Weiterentwicklung
  • Aufbau und Weiterentwicklung von MLOps-Funktionen für Reproduzierbarkeit, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Kostenkontrolle und verlässliche Modellbereitstellung
  • Festlegung von Architekturstandards für produktives ML, Datenpipelines, Embedding-Systeme, selbst gehostete Modelle und agentische KI
  • Förderung guter Programmierpraktiken, von Peer-Reviews, Versionskontrolle, CI/CD, Tests und Dokumentation
  • Leitung der agilen Umsetzung durch Sprintplanung, vierteljährliche OKRs, technische Reviews und Retrospektiven
  • Überwachung von KI-Datenpipelines einschließlich Batch-Verarbeitung, ereignisgesteuerter Systeme und Feedbackmechanismen
  • Bewertung von Systemdesigns und Steuerung wichtiger Architekturentscheidungen
  • Coaching und Weiterentwicklung von ML Engineers, Data Scientists und Platform Engineers
  • Aufbau einer leistungsstarken KI-/ML-Organisation bei gleichzeitiger Pflege einer starken Engineering-Kultur
  • Festlegung klarer Erwartungen, konstruktives Feedback und Unterstützung der individuellen Karriereentwicklung
  • Leitung eines gründlichen und effektiven Interview- und Einstellungsprozesses
  • Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement an KI-/ML-Strategie, Priorisierung, Roadmaps und Umsetzung
  • Zusammenarbeit mit Datenplattform-, Sicherheits- und Compliance-Teams zur Erfüllung von GDPR-, EU-AI-Act- und SOC2-Anforderungen
  • Laufende Information der Führungsebene und der gesamten Organisation
  • Vertretung der KI-/ML-Funktion in unternehmensweiten Gesprächen über Strategie, Governance und Innovation

Anforderungen

  • Fortgeschrittenes Studium der Informatik, angewandten Mathematik, Statistik oder einer verwandten technischen Fachrichtung oder gleichwertige Berufserfahrung
  • Ein MPhil- oder Doktorgrad ist ausdrücklich erwünscht
  • Mindestens 10 Jahre Berufserfahrung in ML- und KI-Engineering
  • Mindestens zwei Jahre Erfahrung in einer Führungsrolle
  • Umfassende Kenntnisse in NLP, Computer Vision, semantischer Suche, generativer KI und groß angelegten ML-Produktivsystemen
  • Praktische Erfahrung mit dem Design und Betrieb von MLOps-Pipelines, Datenworkflows und Infrastruktur für das Bereitstellen produktiver Modelle
  • Nachweisliche Erfolge bei der Überführung von ML-Lösungen vom ersten Konzept in den Produktivbetrieb und bei der laufenden Optimierung mit messbaren Geschäftsergebnissen
  • Umfangreiche Erfahrung in der Führung und dem Ausbau funktionsübergreifender ML-Teams in einer produktorientierten Organisation
  • Fähigkeit, teamübergreifend Abstimmung herzustellen und sowohl mit technischen als auch nicht technischen Zielgruppen klar zu kommunizieren
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python
  • Praktische Kenntnisse in Transformers, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace und PEFT
  • Ausgeprägte Cloud-Erfahrung mit AWS, GCP oder Azure sowie mit Kubernetes-basierten Inferenzplattformen
  • Erfahrung mit dbt, Airflow, Kafka, Spark und modernen Technologien für Datenplattformen
  • Starke Produktorientierung mit Fokus auf Nutzerbedürfnisse, Akzeptanz und messbare Ergebnisse
  • Erfahrung in der Verantwortung für Produkte und Roadmaps, idealerweise einschließlich Aufgaben als Product Owner

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket
  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Flexible Arbeitsmöglichkeiten
  • Angebote zur Förderung der psychischen Gesundheit
  • Programme für Wohlbefinden und eine ausgewogene Work-Life-Balance
  • Möglichkeiten zur Erweiterung der Fähigkeiten und zur beruflichen Weiterentwicklung

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