KI-Leitung / Engineering-Management

Arbeitszeit: Die Tätigkeit ist in Vollzeit vorgesehen; die Arbeitszeiten sind frei wählbar.
Erfahrung: Erwartet werden mindestens 7 Jahre Softwareentwicklung, KI-Auslieferung samt Verantwortung von Problemdefinition bis Weiterentwicklung nach Produktivstart sowie Lieferverantwortung für ein kleines Team. Ideal sind 2–3 Jahre Personalführung.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet technische Richtung, Teamkoordination und zuverlässige Auslieferung von KI-Funktionen für automatisierte Einrichtung, intelligente Umfragen, kontextbezogene Analysen und konnektorbasierte Berichte. Sie arbeitet selbst am Code und stimmt Anforderungen, Prioritäten und Ressourcen mit Produktmanagement und Unternehmensleitung ab; Produktmanagement gehört nicht zur eigenen Verantwortung.

Deine Aufgaben

Die Rolle koordiniert das kleine Entwicklungsteam, verteilt Arbeit, verantwortet Termine und begleitet Projekte bis zum Start. Innerhalb der ersten 3–6 Monate etabliert sie gemeinsame Prioritäten, realistische Zeitpläne und transparente Auslastung; unklare Ziele werden aufgeteilt und Verzögerungen früh gemeldet.
Innerhalb der ersten 3–6 Monate bewertet die Rolle Codebasis, Werkzeuge und Arbeitsweisen und etabliert gemeinsame Entwicklungsstandards in fünf Bereichen: Beobachtbarkeit, Tests, Sicherheit und Compliance, skalierbare Architektur und Datenpipelines sowie zeitliche Begrenzung der KI-Entwicklung. Logging, Monitoring und Tracing machen KI-Verhalten, Kosten und Fehler sichtbar; automatisierte Tests und die Bewertung von KI-Ausgaben sichern die Qualität.
Die Rolle gibt konstruktives technisches Feedback in Code-Reviews, Architekturgesprächen und Einzelgesprächen und entwickelt die Fähigkeiten des Teams einschließlich des Einsatzes von KI-Werkzeugen weiter. Innerhalb der ersten 3–6 Monate erhöht sie die Standards und erhält dabei Motivation und Engagement.
Die Rolle verantwortet oder begleitet Architekturentscheidungen zu Modellauswahl und Integration und wägt Qualität, Kosten und Latenz ab. Technische Risiken bei KI-Zuverlässigkeit, Kosten und Sonderfällen werden frühzeitig benannt.
Die Rolle entwickelt gemeinsam mit dem Team KI-Funktionen vom Prototyp bis zur Produktionsreife und arbeitet dabei praktisch mit LLMs, Embeddings und KI-Werkzeugen. Innerhalb der ersten 3–6 Monate bringt sie mindestens eine KI-Funktion mit zeitlich begrenzter Entwicklungsarbeit produktiv zum Einsatz.
Die Rolle schreibt und prüft Code und entwickelt bei Bedarf über den gesamten Stack hinweg. Jede ausgelieferte Funktion wird getestet, überwacht und wartbar gestaltet.
Die Rolle stimmt Anforderungen, Prioritäten und Reihenfolge mit dem Produktmanagement ab und bringt bei Bedarf technische Einwände ein. Innerhalb der ersten 3–6 Monate baut sie tragfähige Beziehungen zum Produktmanagement und weiteren Unternehmensbereichen auf und übernimmt zuverlässig unklare, technisch komplexe Vorhaben.
Die Rolle arbeitet mit der Unternehmensleitung an technischer Planung, Ressourcenbedarf und der Reihenfolge der Umsetzung zusammen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erwartet werden praktische technische Führung mit einer klaren Entwicklungsvision, bisherige Lieferverantwortung für ein kleines Team und die Fähigkeit, dessen Umsetzung zu koordinieren und eine erfahrene technische Richtung vorzugeben.
Erwartet wird ein Führungsstil mit direktem, konkretem technischem Feedback und hohen Standards, der die Fähigkeiten und Motivation des Teams stärkt.
Erwartet wird Sicherheit darin, Zeitpläne zu verantworten, Arbeit zu verteilen und Projekte bis zum Abschluss zu begleiten.
Vorausgesetzt werden mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung sowie die produktive Auslieferung von KI-Funktionen mit Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus von der Problemdefinition bis zur Weiterentwicklung nach dem Start. Reine Prototypen oder KI-unterstütztes Programmieren reichen dafür nicht aus.
Erwartet werden fundierte Fullstack-Grundlagen und Sicherheit im bedarfsweisen Arbeiten an Frontend, Backend und Infrastruktur.
Erwartet wird praktische Erfahrung mit LLM-APIs, Prompt Engineering, RAG oder vergleichbaren Techniken in produktiven Systemen sowie gutes Urteilsvermögen darüber, wann KI geeignet ist und wann nicht.
Erwartet werden konsequente Beobachtbarkeit und Testqualität mit frühzeitig integriertem Logging, Monitoring und Tracing sowie hoher Testabdeckung, automatisierten Tests und Bewertung des KI-Verhaltens.
Erwartet werden solide SQL-Kenntnisse, Kenntnisse im Schemadesign sowie die Fähigkeit, skalierbare Architekturen, Datenpipelines und Systeme zu entwerfen.
Erwartet wird die Fähigkeit, Erfolgsmetriken zu definieren, Experimente zu entwerfen, Offline- und Online-Evaluationen durchzuführen und Entscheidungen aus deren Ergebnissen abzuleiten.
Erwartet werden sicherer Umgang mit Docker, Kenntnisse in CI/CD und gute Praktiken zur Versionierung von Prompts, Modellen und Datensätzen.
Erwartet werden Erfahrung mit der Integration mehrerer LLM-Anbieter, mit Vektordatenbanken und mit LangChain oder vergleichbaren Werkzeugen sowie Sicherheit im Fine-Tuning, wenn es tatsächlich sinnvoll ist.
Erwartet werden Erfahrung mit Sicherheit und Compliance oder ein starkes Interesse daran im Zusammenhang mit anspruchsvolleren Kundensegmenten.
Erwartet wird die Fähigkeit, KI-Entwicklung praktisch zeitlich zu begrenzen, Erkundungsarbeit einzugrenzen, termingerecht auszuliefern und ergebnisoffene Dauerexperimente zu vermeiden.
Erwartet werden selbstständiges Erkennen von Problemen und eigenständige Lösungsvorschläge, ohne auf genaue Umsetzungsvorgaben zu warten.
Erwartet wird die Bereitschaft, in einem schlanken Team Verantwortung für Ergebnisse und nicht nur für einzelne Tickets zu übernehmen.

Von Vorteil

Idealerweise bestehen 2–3 Jahre Personalführung als Tech Lead, Engineering Manager oder in einer zugleich führenden und praktisch mitarbeitenden Rolle. Formale Personalführungserfahrung ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit erfolgt zu 100 % remote; der Arbeitsort ist frei wählbar.

Das wird angeboten

Die Rolle bietet eigenständige Problemlösung mit großem Handlungsspielraum und Unterstützung durch das Team.
Das Arbeitsumfeld bietet wenig Bürokratie und Besprechungsaufwand sowie gegenseitige Unterstützung in einem kleinen Team.
Ein internes Netzwerk von SaaS-Fachleuten ermöglicht regelmäßigen Wissens- und Erfahrungsaustausch.
Auszeiten können flexibel genommen werden.
Die Gehaltsspannen werden an den Standort angepasst und orientieren sich am Median des jeweiligen lokalen Marktes.

So läuft die Bewerbung

Die standortabhängige Gehaltsspanne wird vor dem ersten Vorstellungsgespräch schriftlich mitgeteilt.
Bewerbungen sind auch möglich, wenn nicht alle Anforderungen erfüllt werden.

Veröffentlicht: 02.10.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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