Chapter Lead AI Engineering (f/m/d)

Vestigas·München (Hybrid)senior

En corto

→Liderazgo técnico en IA para una plataforma digital de cadena de suministro en construcción.
→Diseño y despliegue de sistemas de IA robustos que procesan documentos reales con alta precisión y gestión de incertidumbre.
→Enfoque en agentic AI, MLOps y prácticas de ingeniería escalables con impacto directo en el mercado DACH.

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Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo diseñarías un sistema de IA que detecte cuándo un documento debe ir a revisión humana en lugar de ser procesado automáticamente?

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¿Qué piden?

✓5+ años de experiencia en ingeniería de IA, incluyendo 1 año en liderazgo técnico.
✓Experiencia comprobada en el ciclo completo de IA y MLOps.
✓Habilidades sólidas en NLP y procesamiento de imágenes.
✓Dominio de Python y Azure; experiencia con Terraform es valorada.
✓Conocimiento práctico de agentes de IA, herramientas y sus limitaciones.
✓Inglés y alemán C1 o superior.

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

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¿A quién escribirle en Vestigas?

Tu dossier gratis identifica a las personas que te entrevistarían — con su background, qué valoran y cómo escribirles para destacar antes de aplicar.

We're digitizing the construction industry – are you in? At VESTIGAS, you build the digital backbone of the construction supply chain. We turn purchase orders, delivery notes, and invoices into a digital, legally compliant platform used in everyday operations by construction companies and suppliers. You’ll work on a product with real market traction in the DACH mid-market, ship iteratively, and take ownership of solutions that must work in the field – not just in theory. Your Role As Chapter Lead AI Engineering, you'll own the AI infrastructure and capabilities that power our supply chain platform end to end – from pipeline design to production deployment. You bring experience in technical leadership and take responsibility for the AI engineering chapter across Scrum teams, shaping architecture, aligning technical standards, and enabling engineers to build dependable AI systems. This is a hands-on technical leadership role. The Technical Challenge Your chapter will tackle problems like extracting structured data reliably from many different documents, building uncertainty estimation so the system knows when to flag a document for human review instead of silently guessing, and automatically reconciling purchase orders, delivery notes, and invoices against each other – all within legal and compliance requirements that leave no room for "close enough". This is a domain where clean benchmark metrics mean far less than robustness against real documents nobody has seen before – and you'll set the technical direction for how the chapter navigates that trade-off, deciding where to push automation further and where human review still matters. Agentic AI systems that plan, use tools, and act on their own are an increasingly important part of this work as well. Benefits Real ownership instead of micromanagement. You shape, you decide, and you see the impact of your work directly in the market. Direct line to founders and leadership. Flat hierarchies are our everyday reality – short paths, fast decisions

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