Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Head of Product - AI Infrastructure Platform
🏛 Ausgeschrieben von Thryve Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Head of Product für die Entwicklung einer innovativen AI-Inferenz-Plattform bei einem schnell wachsenden europäischen Deep-Tech-Unternehmen. Das Unternehmen entwickelt hocheffiziente, gehirn-inspirierte AI-Compute-Systeme, die bereits im Supercomputer-Maßstab eingesetzt werden.
Als Head of Product übernehmen Sie die vollständige Verantwortung für die Produktstrategie und -roadmap der AI-Inferenz-Plattform. Sie arbeiten an der Schnittstelle von AI, Halbleitertechnologie und großskaligen Systemen und helfen dabei, Europas Position im globalen AI-Infrastruktur-Wettbewerb zu stärken.
Ihre Aufgaben umfassen die strategische Produktentwicklung von der Konzeption bis zur Markteinführung, die Übersetzung komplexer technischer Fähigkeiten in klare Produktstrategien sowie die enge Zusammenarbeit mit ML-, Hardware- und Infrastruktur-Teams. Sie gestalten aktiv die Produkt-Markt-Passung in der sich schnell entwickelnden AI-Landschaft mit.
Wir suchen Kandidaten mit Hintergrund in AI-Hardware/Halbleitern (Erfahrung mit GPUs, TPUs, DPUs oder AI-Beschleunigern), AI-Infrastruktur/Compilern (MLIR, ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow) oder fortgeschrittener Machine Learning-Forschung (LLMs, sparse ML). Idealerweise bringen Sie Erfahrung im Aufbau oder der Skalierung von ML-Systemen mit.
Zusätzlich erwarten wir nachgewiesene Erfahrung in der Führung komplexer technischer Produktroadmaps, die Fähigkeit zur Brückenbildung zwischen Engineering-, Forschungs- und Geschäftsteams sowie ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und technisches Storytelling. Ein tiefes Verständnis der AI-Infrastruktur-Landschaft rundet Ihr Profil ab.
Skills erklärt
- AI Hardware
- Spezialisierte Computerhardware wie GPUs oder TPUs, die für die Verarbeitung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Modellen optimiert ist.
- Semiconductors
- Halbleitermaterialien und deren Herstellung, die als Basis für elektronische Bauteile wie Chips und Transistoren dienen; Kernbereich der Elektronik- und Chipindustrie.
- AI Infrastructure
- Technische Infrastruktur und Systeme zur Unterstützung von Künstlicher Intelligenz; wird für das Training und den Betrieb von KI-Modellen verwendet.
- Compilers
- Softwaretools, die Programmcode aus einer Hochsprache in Maschinencode oder Zwischencode übersetzen; notwendig für die Erstellung ausführbarer Programme.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Product Management
- Geschäftsdisziplin, die Produktentwicklung von der Ideenfindung bis zur Markteinführung plant, koordiniert und überwacht.
- MLIR
- Multi-Level Intermediate Representation ist eine Compiler-Infrastruktur, die verschiedene Programmiersprachen und Hardware-Ziele auf mehreren Abstraktionsebenen optimiert.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- LLMs
- Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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