Team Lead AI Engineering (w/m/d) at H&Z

Munich, Bavaria, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

29 Sep, 26

Salary

0.0

Posted On

01 Jul, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

AI Engineering Leadership, LLM Architecture, RAG, MLOps, LLMOps, Python, Cloud Computing, Software Architecture, Prompt Engineering, Distributed Systems, CI/CD, API Integration, Technical Mentoring, Enterprise AI Solutions, Vector Databases, Multi-Agent Systems

Industry

Business Consulting and Services

Description

Position Du möchtest KI-Lösungen nicht nur entwickeln, sondern deren strategische Ausrichtung, technische Exzellenz und nachhaltigen Erfolg beim Kunden verantworten? Du denkst AI-Produkte ganzheitlich, von der Geschäftsanforderung über Architektur und Delivery bis hin zu Betrieb, Skalierung und kontinuierlicher Optimierung? Du möchtest technische Teams führen, Standards etablieren und innovative AI-Lösungen für nationale und internationale Kunden gestalten? Dann haben wir die richtige Stelle für dich: Team Lead AI Engineering (w/m/d) Was gibt es zu tun? Du führst ein interdisziplinäres AI-Engineering-Team fachlich und technisch und entwickelst dessen Kompetenzen kontinuierlich weiter Außerdem übernimmst du die End-to-End-Verantwortung für komplexe AI-Lösungen, von Discovery, Solution Design und Architektur bis zum produktiven Betrieb und der kontinuierlichen Weiterentwicklung Teil deiner Aufgabe ist es, geschäftliche Anforderungen in skalierbare, sichere und robuste AI-Systemarchitekturen zu übersetzen und gemeinsam mit Kunden und internen Stakeholdern technische Roadmaps zu definieren Teil deiner Verantwortung sind Architekturentscheidungen rund um LLM-basierte Systeme, agentische Workflows, RAG-Architekturen, Tool Integration, Orchestrierung und Evaluierungsframeworks Du etablierst Best Practices, Standards und wiederverwendbare Patterns für AI- und LLM-Lösungen, von Prompt Engineering über Context Engineering bis hin zu Governance und Quality Assurance In deiner Rolle treibst du den Aufbau und die Weiterentwicklung von LLMOps- und MLOps-Strukturen voran, inklusive CI/CD, automatisierter Evaluierung, Monitoring, Versionierung und kontinuierlicher Optimierung Du steuerst technische Discovery-Phasen, führst Machbarkeitsanalysen durch und bewertest technologische Risiken, Kosten und Skalierungsoptionen Ein wichtiger Teil deiner Tätigkeit ist es sicherzustellen, dass AI-Lösungen höchsten Anforderungen an Performance, Security, Compliance, Datenschutz und Responsible AI gerecht werden Du integrierst AI-Komponenten in komplexe Enterprise-Systemlandschaften und entwickelst nachhaltige Integrationsstrategien über APIs, Microservices und eventgetriebene Architekturen Als Team Lead AI Engineering agierst du als technischer Trusted Advisor für Kunden, moderierst Architektur-Workshops und unterstützt bei strategischen Technologieentscheidungen Du coachst und mentorierst Engineers, förderst technische Exzellenz im Team und etablierst eine starke Engineering-Kultur MIT UNS AUF DEM RICHTIGEN KURS IHRE ROLLE Was bringst du mit? Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Informationstechnologie oder eine vergleichbare Qualifikation mit fundierter praktischer Erfahrung Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering mit Schwerpunkt auf Backend-, Distributed Systems- oder Cloud-native Architectures Umfangreiche Erfahrung in der Konzeption und produktiven Umsetzung komplexer AI- und Generative-AI-Lösungen auf Enterprise-Niveau Tiefgehendes Verständnis moderner LLM-Architekturen und AI-Applikationsmuster wie RAG, Multi-Agent Systems, Embeddings, Vector Databases, Tool Calling, Guardrails und Evaluation Pipelines Fundierte Erfahrung mit relevanten Frameworks und Stacks wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel oder vergleichbaren Technologien Erfahrung im Aufbau produktionsreifer AI-Plattformen inklusive Monitoring, Observability, Cost Optimization und Governance Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer modernen Programmiersprache, zum Beispiel Python, TypeScript, C# oder Java, sowie ein starkes Architekturverständnis Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services AWS oder Google GCP; idealerweise mit Fokus auf AI-native Services Sehr gutes Verständnis von DevOps-Prinzipien, Infrastructure as Code, CI/CD, Containerisierung und Security-by-Design Erfahrung in technischer Führung, Teamsteuerung, Mentoring oder Architekturverantwortung Hohe Beratungs- und Kommunikationsstärke sowie die Fähigkeit, komplexe technische Zusammenhänge adressatengerecht zu vermitteln Verhandlungssichere Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil IHRE QUALIFIKATIONEN Was bieten wir dir? Strategisch relevante Projekte mit hoher technologischer Komplexität und direktem Business Impact Viel Gestaltungsspielraum und echte Verantwortung Fachliche und persönliche Weiterentwicklung auf Senior- und Leadership-Level Mentoren-Programm Familiäres und freundschaftliches Arbeitsklima Mitarbeiterevents und Firmenretreats Mobilitätsangebote Tolles zentrales Office in München Getränke, Obst & Joghurts im Office Firmenlaptop & Firmenhandy Sportangebote IHR TEAM About us Über H&Z H&Z ist eine führende europäische Managementberatung mit klarem Fokus auf messbare Wirkung. Als Partner unterstützt H&Z mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken und verbindet dabei Klarheit, Verantwortung und pragmatische Umsetzung. Mit Expertise in Procurement, Performance, digitaler Transformation und Restrukturierung übersetzt H&Z strategische Ziele in konkrete Ergebnisse entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Von der Strategie bis zur Umsetzung stellt H&Z sicher, dass Wirkung nicht nur entsteht, sondern langfristig verankert wird. From Ambition to Impact. So entsteht aus Ambition messbare Wirkung und aus Wirkung nachhaltige Wettbewerbsstärke.

Responsibilities

Lead an interdisciplinary AI engineering team to design and implement scalable, secure, and robust enterprise AI solutions. Responsible for the end-to-end lifecycle from discovery and architecture to productive operation and continuous optimization.