Engineering Manager (d/f/m)

ZABEL; Berlin; Hybrid; EUR 126,000 - 154,000; Full time

Job summary

Ein internationales Technologieunternehmen in Berlin sucht eine Führungskraft im ML-Engineering. Sie werden ein leistungsstarkes Team aufbauen und führen, technische Roadmaps definieren und Ressourcen effizient planen. Idealerweise bringen Sie 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering mit, davon 2 Jahre in einer Führungsrolle. Kenntnisse in Machine Learning, Python und Cloud-Plattformen sind von Vorteil. Diese Rolle bietet ein hybrides Arbeitsumfeld und ein hohes Maß an Gestaltungsspielraum.

Qualifications

• Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering.
• Mindestens 2 Jahre in einer technischen Führungs- oder Teamlead-Rolle.
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Führung von Engineering-Teams.

Responsibilities

• Aufbau und Führung eines leistungsstarken ML-Engineering-Teams.
• Coaching und Mentoring von Engineers.
• Definition und Umsetzung der technischen Roadmap.

Skills

Teamführung

Machine Learning

Python

Cloud-Plattformen

Stakeholder-Management

Optimierungsverfahren

CI/CD

Docker

Kubernetes

Education

Studium in Informatik, Engineering oder Mathematik

Tools

PyTorch

NCCL

GPU

Job description

Gehalt: bis ca. 140.000 € p.a.

Ort: Berlin (Hybrid, ca. 2 Tage/Woche vor Ort)

Sprachen: Englisch (mind. C1), Deutsch von Vorteil

Über unseren Kunden

Unser Kunde ist ein international aufgestelltes Technologieunternehmen, das Machine Learning und skalierbare Softwarelösungen für hochkomplexe Anwendungsfälle entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Verarbeitung großer, heterogener Datenmengen und dem Aufbau robuster, produktionsreifer KI-Systeme in einem anspruchsvollen Umfeld.

Das Unternehmen befindet sich in einer klaren Wachstumsphase, arbeitet mit interdisziplinären Teams aus Engineering, Data Science und Forschung und entwickelt Technologien, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch industriell skalierbar sind. Dabei wird großer Wert auf saubere Architektur, nachhaltige Infrastruktur und nachvollziehbare Modellentscheidungen gelegt.

Geboten wird ein Umfeld, in dem technische Exzellenz, Ownership und langfristiges Denken wichtiger sind als Buzzwords oder kurzfristige Effekte – mit echten Gestaltungsspielräumen für erfahrene Führungspersönlichkeiten im Engineering.

Deine Aufgaben

• Aufbau, Führung und Weiterentwicklung eines leistungsstarken ML-Engineering-Teams inklusive Verantwortung für Recruiting, Onboarding, Performance-Management und langfristige Mitarbeiterbindung
• Coaching und Mentoring von Engineers auf unterschiedlichen Erfahrungslevels sowie Förderung von Ownership, Autonomie und einer offenen, lernorientierten Teamkultur
• Definition und Umsetzung der technischen Roadmap in enger Abstimmung mit Produkt- und Business-Zielen
• Ressourcen- und Kapazitätsplanung inklusive Verantwortung für Cloud-Kosten, effiziente Ressourcennutzung und FinOps-Themen
• Sicherstellung von stabilen Produktionssystemen durch Monitoring, Incident-Response und klare Betriebsprozesse
• Hands-on Mitarbeit an der Konzeption, dem Aufbau und der Optimierung großskalierbarer Distributed-Training-Infrastrukturen
• Architekturentscheidungen für performante, skalierbare ML-Systeme sowie kontinuierliche Optimierung von Trainingspipelines und GPU-Nutzung
• Sicherstellung technischer Exzellenz durch Code Reviews, technische Leitplanken und saubere Architekturentscheidungen
• Enge Zusammenarbeit mit Research-, Produkt- und Platform-Teams sowie verständliche Kommunikation komplexer technischer Inhalte

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Engineering, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Software- oder ML-Engineering, davon mindestens 2 Jahre in einer technischen Führungs- oder Teamlead-Rolle
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Führung leistungsstarker Engineering-Teams über den gesamten Software Development Lifecycle hinweg
• Tiefes Verständnis von Machine-Learning-Grundlagen sowie Erfahrung mit fortgeschrittenen Optimierungsverfahren
• Umfangreiche Praxis mit großskaligen Distributed-Training-Systemen, insbesondere im PyTorch-Ökosystem (z. B. NCCL, Multi-GPU, Multi-Node)
• Sehr gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit C/C++ oder CUDA ist ein Plus
• Erfahrung mit MLOps- und DevOps-Praktiken wie CI/CD, Docker, Kubernetes, Observability und Cloud-Plattformen
• Strukturierte Herangehensweise an Ressourcenplanung, Kapazitätsmanagement und FinOps
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, sicheres Stakeholder-Management und Erfahrung im Führen anspruchsvoller Gespräche
• Strategisches Denken, hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, Teams zu befähigen und Verantwortung zu übertragen
• Erfahrung in regulierten Umfeldern, mit medizinischen Bilddaten oder modernen ML-Stacks ist von Vorteil, aber kein Muss

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