Data & AI Platform Lead (mwd)

Du baust die gemeinsame Data- & AI-Plattform der Orca Group auf und schaffst damit die technologische Grundlage für die nächste Generation unserer Produkte. Unser Ziel ist es Daten aus unterschiedlichen Produkten und Systemen in einer strukturierten verlässlichen und sicher nutzbaren Datenbasis zusammenzuführen.

• Entwickle und verantworte die gruppenweite Data- & AI-Platform-Strategie und priorisiere gemeinsam mit Product und Engineering die relevanten Daten Use Cases und Plattform-Capabilities.
• Baue eine gemeinsame skalierbare Datenplattform mit Datenpipelines gemeinsamen Domain-Modellen und messbarer Datenqualität über unsere Produkte hinweg auf.
• Entwickle unsere Datenbasis für AI Agents weiter und ermögliche einen sicheren berechtigungsgesteuerten Zugriff über moderne Retrieval- Search- und Context-Lösungen.
• Gestalte offene APIs und agentenfähige Schnittstellen über die unsere Produkte Partner und Kunden sicher mit unseren Daten und Plattform-Services arbeiten können.
• Baue gemeinsame AI-Platform-Services für unsere Product Teams auf von Retrieval und Evaluation über Model Routing und Guardrails bis zu Monitoring und Observability.
• Etabliere gruppenweite Product Telemetry Data Governance und Privacy-by-Design und arbeite dabei eng mit Product und Cybersecurity zusammen.
• Baue und führe ein virtuelles Team aus Data- und AI-Engineers in den Produktteams der ORCA Group. Die Engineers bleiben in ihren Produktteams; du gibst die Richtung vor setzt die Standards und gestaltest die gruppenweite Plattform. Das Team wächst durch deinen Einfluss nicht über direkte Berichtslinien.

• Mehrjährige Erfahrung in Data Engineering Data Platforms oder ML/AI Engineering einschließlich technischer oder disziplinarischer Verantwortung für Teams oder Plattformen.
• Nachweisbare Erfahrung im Aufbau einermodernen Cloud-Datenplattform idealerweise im Azure-Umfeld mit Technologien wie Microsoft Fabric Databricks oder Snowflake.
• Praktische Erfahrung damitLLM-basierte Systeme produktiv einzusetzen insbesondere mit RAG Embeddings Vector bzw. Hybrid Search sowie Evaluation und Monitoring.
• Hands-on-Erfahrung mitAI Agents und Tool Use beispielsweise mit APIs Tools oder MCP-Servern die von Agents in realen Workflows genutzt werden.
• Sehr gutes Verständnis fürData Modelling Multi-Tenant-SaaS-Daten Berechtigungen und Data Governance sowie die Fähigkeit Daten aus unterschiedlichen Produkten und Legacy-Systemen zusammenzuführen.
• Hands-on-Mentalität und Erfahrung mit modernenAI- und AI-Coding-Tools in der eigenen Entwicklungsarbeit.
• Sichere Kommunikation aufEnglisch (mindestens C1-Niveau) und Deutsch (mindestens B2-Niveau).
• Nice to have aber kein Muss: Erfahrung mit Knowledge Graphs Semantic Layers Data Contracts API-Produkten oder der Konsolidierung von Daten in einer Multi-Company-Struktur.