Leiter Maschinenlern-Ingenieurwesen

Ihre Mission als ML Engineering Manager ist es, die End-to-End-Lieferung modernster, produktionsreifer Machine Learning- und KI-Plattformen zu leiten und zu managen. Diese Rolle erfordert, dass Sie die technische Ausrichtung für Ihren Bereich festlegen und MLOps-Best-Practices fördern, wobei der Fokus auf skalierbaren und zuverlässigen Systemen liegt. Während unsere Grundlage auf traditionellem MLOps basiert, erweitern wir uns schnell in Richtung Agentic Intelligence. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung unserer Infrastruktur zur Unterstützung autonomer Agenten, die schlussfolgern, Werkzeuge nutzen und geschäftliche Auswirkungen erzielen können. Sie führen nicht nur ein Team; Sie bauen das Rückgrat der KI bei On auf und verwandeln massive Datenströme in den Wettbewerbsvorteil, der unser globales Wachstum antreibt.

Ihre Hauptziele als ML Engineering Manager sind:

• Technische Führung & Architekturelle Vision bieten: Verantwortlich für die technischen Entscheidungen und Lösungen Ihres Teams sein, sicherstellen, dass diese mit den MLOps-Best-Practices und dem Architektur-Nordstern von On Tech sowie Sicherheits- und Compliance-Richtlinien übereinstimmen.
• Strategische Ausrichtung & Geschäftliche Wirkung vorantreiben: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und proaktiv ML-Lösungen zu identifizieren und bereitzustellen, die einen signifikanten Einfluss auf Stakeholder über Funktionen oder Regionen hinweg haben.
• Entschlossene Umsetzung leiten: Das Team befähigen, zeitnahe und fundierte Entscheidungen für folgenschwere, potenziell irreversible Entscheidungen zu treffen, und anderen bei der Bewältigung komplexer, neuer Probleme durch Identifikation zugrundeliegender Probleme und Ursachen Richtung und Unterstützung bieten.
• Betriebliche Exzellenz sicherstellen: Verantwortung für die Lieferung und den zuverlässigen Betrieb von produktiven ML/AI-Plattformen übernehmen, termingerechte Lieferung sicherstellen, Risiken managen und Systeme gemäß festgelegter SLOs (Service Level Objectives), geeigneter Metriken, Überwachung und Sicherheit pflegen.
• Die agentische Zukunft gestalten: Sie überwachen die Entwicklung agentischer Plattformen und helfen dem Team, den Übergang vom statischen Modell-Serving zur dynamischen Agenten-Orchestrierung zu meistern, einschließlich Schlussfolgerungsschleifen und werkzeuggestützter Generierung.
• Team- & Talententwicklung fördern: Formelles und informelles Mentoring aktiv fördern, Wachstumschancen für Ihr Team bieten und ein inklusives Teamumfeld schaffen, das eine Kultur des Suchens und Gebens von offenem Feedback fördert.

Sie sind ein bewährter Fachexperte und Führungskraft, bereit, ein oder mehrere Engineering-Teams zu leiten, verantwortlich für technische Lieferung, Qualität und Einstellung im Bereich ML-Plattformen. Sie sollten Folgendes nachweisen können:

• Tiefgehende Fachexpertise: 8+ Jahre einschlägige Erfahrung oder gleichwertig, mit tiefem technischem Know-how in ML- und KI-Produktionsimplementierung sowie MLOps- und AgentOps-Prinzipien, einschließlich einer starken Erfolgsbilanz beim Aufbau und Betrieb robuster, durchgängiger Machine Learning-Pipelines.
• Bewährte Führungskompetenz: Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung eines oder mehrerer Teams mit direkt unterstellten Individual Contributors (ICs). Sie besitzen die Fähigkeit, Ihr Team zu befähigen, qualitativ hochwertigen Code schnell zu liefern und ihnen zu helfen, Kompromisse zwischen Perfektion und "Produktionsreife" zu navigieren.
• Cloud- & Plattformkompetenz: Expertenwissen über Technologiekonzepte wie Streaming, Architektur und KI-Komponenten wie Modell- oder Feature-Stores, mit praktischer Erfahrung auf Cloud-Plattformen (bevorzugt GCP) und automatisiertem CI/CD für ML.
• Kooperative Einflussnahme: Sie sind ein außergewöhnlicher Kommunikator und ein echter Teamplayer, geschickt darin, Teamentscheidungen zu lenken, Konsens durch professionellen Einfluss zu fördern und komplexe technische Informationen effektiv an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln.