Team Lead Scientific IT (f/m/d)

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Als Team Lead übernehmen Sie die strategische Gesamtverantwortung für die KI‑ und LLM‑Nutzung am DZNE. Sie definieren die langfristige Vision, leiten das Team “Scientific IT Systems and Software” und stellen sicher, dass KI‑Lösungen nahtlos in die biomedizinische Forschung integriert werden. Dazu gehören:

• Strategische Führung:
  Entwicklung und Umsetzung einer Roadmap für KI‑ und LLM‑Anwendungen im Forschungsumfeld sowie Abstimmung von KI‑Initiativen mit den wissenschaftlichen Zielen des DZNE. 

• Team- und Personalentwicklung:
  Aufbau, Motivation und Weiterentwicklung eines interdisziplinären Teams (MLOps/Platform Engineers, Data‑Engineers/RAG‑Spezialisten, Security/Privacy Engineers, Product/UX/Pedagogy) mit Verantwortung für Recruiting, Leistungsbeurteilung und Karrierepfade. 

• KI-Projektmanagement:
  Initiierung, Planung und Steuerung von Projekten zur Einführung, Integration und Optimierung generativer KI‑Modelle (z. B. Llama 2, StableCode) sowie Sicherstellung von FAIR‑ und Reproduzierbarkeits‑Standards. 

• MLOps & Plattform-Engineering: Aufbau skalierbarer CI/CD‑Pipelines, Modell‑Deployment und Monitoring‑Frameworks auf GPU‑ und Cloud‑agnostischen Plattformen. 

• Security & Privacy:
  Implementierung von Datenschutz‑ und Sicherheitsrichtlinien (GDPR, ISO 27001) für KI‑Workflows. 

• User-Experience & Schulungen: Gestaltung erklärbarer KI‑Tools, Entwicklung von Trainingsprogrammen (Linux, HPC, GPU, KI‑Frameworks) und internen Schulungen. 

• Hochschulabschluss (oder gleichwertig) in Informatik, Data Science, KI oder verwandten Disziplinen. 

• Mehrjährige Erfahrung in der Leitung technischer Teams, idealer Weise im Forschungs- oder HPC-Umfeld. 

• Tiefgehende Expertise in MLOps, Container‑Orchestrierung (Kubernetes, Docker, Singularity/Apptainer) und generativen KI‑Modellen. 

• Praktische Erfahrung mit Datenschutz‑ und Sicherheitsarchitekturen. 

• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch sowie die Fähigkeit, technische Konzepte für nicht‑technische Stakeholder aufzubereiten. 

• Erfahrung in der Entwicklung von Schulungs‑ und UX‑Konzepte für KI‑Anwendungen.