Job
- Level
- Lead
- Job Feld
- IT, Data, DevOps
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Unbefristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Hamburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle übernimmst du die Führung eines spezialisierten Teams, entwickelst eine ML/AI-Ops-Plattform und integrierst KI-Modelle in bestehende Systeme unter Nutzung von GCP und Kubernetes.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- Als Head of ML / AI Platform übernimmst du die fachliche und organisatorische Führung des Teams (aktuell zwei Kollegen) und bist gleichzeitig selbst stark fachlich in die technische Arbeit involviert.
- Du wirkst an der strategische Ausrichtung mit und sorgst dafür, dass das Team eng mit den Kolleg:innen aus DevOps, Data Platform, Data Science, Produktentwicklung und Engineering in Redaktion und Verlag verzahnt ist.
- Unser Tech Stack basiert auf der Google Cloud Platform und Kubernetes.
- Du wirst ML(Ops)-Tools auswählen (wie MLflow, Vertex AI,Vector Databases für RAG-Anwendungen).
- Du führst fachlich und organisatorisch ein neues, hochspezialisiertes Team (inkl. dir drei Kolleg:innen) und hast Freude daran, das Team und die Kompetenzen weiterzuentwickeln.
- Du schaffst Rahmenbedingungen für erfolgreiche Zusammenarbeit, und förderst Eigenverantwortung.
- Du entwickelst und betreibst mit Deinem Team eine ML/ AI-Ops-Plattform und definierst Standards für Entwicklung, Deployment und Betrieb von KI-Modellen.
- Dein Fokus liegt auf einer sicheren und skalierbaren Architektur, deren Stabilität du u.a. durch Monitoring und Observability gewährleistest.
- Du schaffst oder evaluierst Tools und Services, die es Data Scientists und Produktentwicklern ermöglicht, unsere ML- und Generative-KI-Use Cases nahtlos zu integrieren.
- Du bist der technische Enabler, der komplexe ML und LL-Modelle, die die Data Science- und Product-Teams bauen, produktionsreif macht.
- Dies umfasst die Integration von ML-Modellen in produktive Anwendungen und bestehende IT-Landschaften.
- Du stellst ML/AI-spezifische Datenbanken bereit und entwickelst in enger Abstimmung mit angrenzenden Abteilungen die Anbindungen an bestehende Datenquellen.
- Du berätst und arbeitest eng mit Data Science, DevOps, Software Engineering, Produkt und den Fachbereichen zusammen.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Studium im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Data Science oder vergleichbare Fachrichtung - oder eine entsprechende technische Ausbildung.
Qualifikationen
- Du denkst in Self-Service-Lösungen und abstrahierst technische Komplexität, sodass sich Data Scientists voll auf die Entwicklung und Optimierung ihrer Modelle konzentrieren können.
- Du hast das Infrastructure-as-Code-Prinzip (Terraform, alternativ OpenTofu oder Pulumi) sowie das GitOps-Prinzip (z. B. mit Flux oder Argo CD) verinnerlicht und setzt beide konsequent in der Praxis ein.
- Du verfügst über tiefgehende Kenntnisse in der Container-Entwicklung und im Deployment (inkl. Helm-Chart-Entwicklung) sowie im effizienten Management von CPU- und GPU-Workloads, Skalierung und Resource Management.
Erfahrung
- Du bringst fundierte praktische Erfahrung in agilen Arbeitsumgebungen mit (z. B. Scrum, Kanban) und bist vertraut mit der Zusammenarbeit mit Product Ownern, Stakeholdern und interdisziplinären Teams.
- Praxiserfahrung in der Softwareentwicklung mit Python in Positionen wie ML Engineer, DevOps Engineer, Data Scientist oder Software Engineer mit ML-Anteil (d.h. konkret Nutzung von Bibliotheken wie Huggingface, scikit-learn oder PyTorch/TensorFlow).
- Du hast fundierte praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen (vorzugsweise GCP) sowie tiefgreifende Kenntnisse in zentralen Themen wie Cloud IAM, Workload Identity, Cloud Networking, Cloud Storage und Vertex AI.
- Du hast Erfahrung im Aufbau von ETL- und Datenpipelines sowie mit Workflow-Orchestrierung (z. B. Airflow, Argo Workflows oder Kubeflow).
Unser Angebot
- Die Position ist außertariflich vergütet und umfasst 40 Stunden pro Woche.
- Unsere Arbeitsumgebung ist geprägt von Flexibilität und Individualität.
- Wir bieten flexible Arbeitszeiten wie Gleitzeit und mobiles Arbeiten sowie vielfältige Teilzeitmodelle, um die Balance zwischen Beruf und Privatleben optimal zu gestalten.
- Zusätzlich befinden sich unsere Arbeitsplätze in zentraler Lage mit exzellenter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr - einen Zuschuss zum Deutschlandticket gibt es natürlich auch.
- Weiterbildung ist uns wichtig.
- Deshalb bieten wir allen Mitarbeitenden über unsere, die Produkte von, dem Holtzbrinck E-Learning Campus vielfältige Möglichkeiten zur individuellen Entwicklung.
- Einmal im Jahr nutzen wir den internen ZEIT University Day sowie regelmäßige University Snacks, um uns zu verschiedenen Themen auszutauschen und voneinander zu lernen.
- Wir lieben unsere Produkte, daher steht dir die gesamte Bandbreite unserer Publikationen, Veranstaltungen und Medienangebote kostenfrei zur Verfügung.
- Zusätzlich bieten wir zu Mitarbeiterkonditionen verschiedene Zeitungs- und Zeitschriftenabonnements sowie unsere ZEIT Shop Produkte an.
- Über die Plattformen Corporate Benefits und benefit.me kannst du außerdem von vielen Vergünstigungen für Museen, Theater, Festivals, verschiedene Produkte oder Konferenzen profitieren.
- Das Employee Assistance Program bietet dir rasche und wirkungsvolle Hilfe sowohl bei beruflichen als auch bei privaten Fragestellungen - auch in besonderen Krisensituationen.
- Außerdem kannst du von attraktiven Vergünstigungen bei Urban Sports profitieren, um aktiv zu bleiben und deine Gesundheit zu fördern.
Benefits
Work-Life-Integration
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Zeit Verlagsgruppe
ZEIT ONLINE ist eines der größten Online-Nachrichtenmedien Deutschlands, unter anderem ausgezeichnet mit zwei Lead Awards, einem Grimme Online Award, dem amerikanischen Online Journalism Award und vier Medaillen beim internationalen Malofiej Award für Infografik.
Description
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Medien, Verlagswesen
Head of ML / AI Platform
- Ort
- Hamburg
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
