Group Lead AI Engineering (Mensch)

DEINE MISSION & HERAUSFORDERUNGEN

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

Deine Aufgaben

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

• Fuhre und entwickle ein leistungsstarkes Team von AI Engineers: gewinne Top-Talente, fuhre technische Interviews, setze klare Erwartungen und entwickle Mitarbeitende zu Senior Engineers weiter.

• Treibe den Transfer von Research zu Production voran: evaluiere State-of-the-Art-Methoden, prufe Machbarkeit und baue die technischen Brucken, die AI-Modelle zuverlassig auf realer Robotik-Hardware zum Laufen bringen.

• Arbeite cross-funktional mit Software-, Hardware- und Product-Teams zusammen, um AI-Fahigkeiten mit Plattformanforderungen und Customer Use Cases abzustimmen.

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

• Werde hands-on aktiv, wenn dein Team auf komplexe Blocker stot: reviewe Trainingslaufe, debugge Modellverhalten, hinterfrage Architekturentscheidungen und fuhre durch technisches Vorbild.

• Sammle Learnings aus Projekten und speise diese aktiv in die Core AI Roadmap zuruck.

WAS DU MITBRINGST

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

• 7+ Jahre praktische Erfahrung in ML- oder Robotics-AI-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer formellen oder informellen technischen Lead-Rolle. Erfahrung mit produktiven Systemen ist essenziell.

• Fundierte Expertise in mindestens zwei der folgenden Bereiche:

  • Vision-based Perception

  • Manipulation & Control

  • Reinforcement / Imitation Learning

  • Multimodale Foundation Models

  • Skalierbare MLOps-Systeme

• Sehr gute Python-Kenntnisse (C++ ist ein Plus), praktische Erfahrung mit PyTorch oder JAX sowie Kenntnisse in Cloud-Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure) und CI/CD fur ML-Systeme.

• Freude an der Arbeit mit realer Robotik-Hardware und Simulationsumgebungen wie IsaacSim, MuJoCo oder vergleichbaren Tools. Du weit: Der echte Test findet immer in der realen Welt statt.

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

• Du kommunizierst souveran zwischen Research, Product Management und Hardware Engineering, ohne technische Prazision zu verlieren.

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