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AI Manager – Semiconductor Manufacturing

🏛 Ausgeschrieben von Darwin Recruitment
Contracting⏱ 12 Monate📍 Eindhoven 🏢 60% vor Ort 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen AI Manager für ein führendes Unternehmen der Halbleiterfertigungstechnologie. In dieser 12-Monats-Stelle werden Sie die Verantwortung für die sichere und verantwortungsvolle Einführung von KI in einem hochregulierten, sicherheitskritischen Fertigungsumfeld übernehmen.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Implementierung eines umfassenden AI-Governance-Frameworks von Grund auf. Sie werden Risikobeurteilungen durchführen, Modellüberwachung etablieren, Datenschutzrichtlinien umsetzen und Change-Control-Prozesse implementieren. Dabei arbeiten Sie eng mit Engineering-, Security- und Business-Teams zusammen, um KI-Initiativen in messbare Ergebnisse zu transformieren.

Zu Ihren Verantwortungen gehören die End-to-End-Leitung der KI-Adoption in ausgewählten Technologie- und Sicherheitsbereichen, die Auswahl und Integration von AI/MLOps-Tools sowie die Verwaltung externer Partner und interner Cross-Functional-Teams.

Wir erwarten mindestens 8 Jahre Erfahrung in Technologierollen, davon mindestens 3 Jahre in der Leitung von KI/ML-Initiativen im großen Maßstab. Nachgewiesene Erfolge bei der Implementierung von KI-Programmen in regulierten oder sicherheitssensitiven Umgebungen sind essentiell. Sie sollten tiefgreifende Kenntnisse in LLMs, generativer KI, MLOps, Datenverwaltung und Model-Risk-Management mitbringen sowie Erfahrung in der Leitung von Cross-Functional-Teams haben.

Vorteilhaft sind Hintergründe in Halbleiter-, High-Tech-Fertigung oder kritischer Infrastruktur sowie Vertrautheit mit Cybersecurity-Tools.

Die Position bietet eine hybride Arbeitsweise mit 3 Tagen vor Ort in Eindhoven und 2 Tagen remote. Dies ist eine seltene Gelegenheit, KI-Governance in einer kritischen, hochpräzisen Fertigungsumgebung zu gestalten.

Skills erklärt

AI Governance
Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
LLMs
Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
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.
Stakeholder Management
Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
Vendor Management
Verwaltung und Koordination von Beziehungen zu externen Lieferanten und Dienstleistern.
Cybersecurity
Schutzmaßnahmen und Praktiken gegen digitale Angriffe, Datenverlust und unbefugte Zugriffe auf IT-Systeme und Daten.

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Häufige Fragen zu Nexus

Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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