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AI & Machine LearningAbgelaufen

AI Manager – Semiconductor & High-Tech

🏛 Ausgeschrieben von Darwin Recruitment

Contracting⏱ 12 months📍 Eindhoven, Netherlands 🏢 60% vor Ort 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen AI Manager für ein führendes Unternehmen der Halbleiterindustrie im Raum Eindhoven. In dieser hybriden Position (3 Tage vor Ort pro Woche) werden Sie die verantwortungsvolle Einführung von Künstlicher Intelligenz in ausgewählten Technologie- und Sicherheitsbereichen leiten.

Ihre Aufgaben umfassen die Brückenbildung zwischen Business-, Security- und Engineering-Teams, um messbare AI-Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig strikte Governance sowie Compliance in einem hochregulierten, sicherheitsorientierten Umfeld zu gewährleisten.

Wir erwarten mindestens 8 Jahre Erfahrung in Technologierollen, davon mindestens 3 Jahre in der Leitung von AI/ML-Initiativen im großen Maßstab. Sie sollten nachweislich AI-Programme in hochregulierten oder sicherheitssensitiven Umgebungen erfolgreich umgesetzt haben. Fundierte Kenntnisse in Large Language Models, generativer KI, MLOps, Datenverwaltung und Model Risk Management sind erforderlich.

Erfahrung bei der Etablierung von AI-Governance-Frameworks – einschließlich Risikobewertung, Model Oversight, Datenschutz und Change Control – ist essentiell. Sie sollten cross-funktionale Teams (Data Scientists, ML Engineers, Security, Platform, Business Stakeholder) führen und externe Vendor-Partnerschaften managen können. Ausgeprägte Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten auf Senior-Level sind notwendig.

Erfahrung bei der Auswahl und Integration von AI/MLOps-Tools (LLM-Plattformen, Monitoring, Access Control) mit bestehenden Systemen wird vorausgesetzt. Ein Hintergrund in Halbleiterindustrie, High-Tech-Fertigung oder kritischer Infrastruktur ist von Vorteil. Vertrautheit mit Security Operations oder Cybersecurity-Tools ist ein Plus.

Vertrag: 12 Monate Freelance-Position.

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Skills erklärt

Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Large Language Models (LLM): Künstliche Intelligenz-Modelle, die auf großen Textmengen trainiert sind und natürliche Sprache verstehen und generieren; werden für Chatbots, Textanalyse und Automatisierung eingesetzt.
Generative AI: Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
MLOps: Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
Data Governance: Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Risk Assessment: Systematische Methode zur Identifikation, Analyse und Bewertung von Risiken in Projekten oder Prozessen.
Change Control: Formalisiertes Verfahren zur Verwaltung, Genehmigung und Dokumentation von Änderungen an Systemen, Prozessen oder Konfigurationen.
Cross-functional Team Leadership: Fähigkeit, Teams mit Mitgliedern aus verschiedenen Fachbereichen (z.B. Entwicklung, Marketing, Vertrieb) zu leiten und deren unterschiedliche Perspektiven produktiv zu nutzen.
Vendor Management: Verwaltung und Koordination von Beziehungen zu externen Lieferanten und Dienstleistern.
Stakeholder Management: Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
Critical Infrastructure: Schutz von lebenswichtigen Systemen wie Stromnetze, Wasser- und Gasversorgung vor Ausfällen und Cyberangriffen; sichert die Grundversorgung der Bevölkerung.
Security Operations: Überwachung, Analyse und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und Bedrohungen in IT-Systemen und Netzwerken.
Cybersecurity: Schutzmaßnahmen und Praktiken gegen digitale Angriffe, Datenverlust und unbefugte Zugriffe auf IT-Systeme und Daten.

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