AI Technology Lead (m/w/d)

Arbeitszeitmodell: Vollzeit 
Arbeitsmodell: Hybrid 
Hauptarbeitsort: Bergkirchen bei Dachau
Starttermin: ab sofort 

Engineering-Software steht an einem strukturellen Wendepunkt.

Über Jahrzehnte hinweg haben CAD-Systeme vor allem das Zeichnen digitalisiert. Bei WSCAD entwickeln wir das nächste Paradigma: AI-native Engineering-Systeme, in denen KI kein Zusatzmodul ist, sondern die zentrale Betriebsschicht der gesamten Engineering-Workflows.

Wir suchen einen AI Technology Lead, der diese nächste Plattformgeneration architektonisch gestaltet – ein System, das ingenieurtechnische Intentionen versteht, disziplinübergreifend schlussfolgert und Workflows vom Konzept bis zur Installation intelligent orchestriert.

KI ist bei WSCAD kein Nebenprojekt, sondern ein zentrales Element der zukünftigen Plattform. Entsprechend liegt der Fokus dieser Rolle nicht auf isoliertem Modelltraining, einzelnen KI-Features, forschungsnahen Tätigkeiten ohne Produktionsbezug oder Experimenten ohne Verantwortung für messbaren Praxisnutzen.

• Architektur und Weiterentwicklung des KI-Kerns der WSCAD-Engineering-Plattform, bei dem KI als zentrale Betriebsschicht verankert ist – nicht als nachgelagerter Service
• Konzeption AI-nativer Engineering-Workflows, einschließlich Schlussfolgerung (Reasoning), Regelinterpretation, Validierung, Constraint-Solving und Optimierung
• Verbindung von KI, Softwarearchitektur und elektrotechnischem Domänenwissen in enger Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Plattform-Teams und Elektrokonstrukteuren
• Festlegung der technischen KI-Roadmap bei WSCAD, Mentoring von Engineers sowie Integration moderner KI-Ansätze dort, wo sie einen messbaren Mehrwert im Engineering liefern

• Fundierter Software-Engineering-Hintergrund mit Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Systeme (nicht nur Prototypen)
• Solide Erfahrung im Design von KI-Systemen, einschließlich eines oder mehrerer der folgenden Bereiche:
  • angewandtes Machine Learning
  • AI Systems Engineering
  • Constraint-Solving oder Optimierung
  • symbolische und statistische KI-Ansätze
  • Wissensrepräsentation und Reasoning
• Architektonische Denkweise mit der Fähigkeit, Plattformen zu entwerfen, bei denen KI ein zentrales Systemelement ist
• Erfahrung im Umgang mit Datenflüssen, Modell-Lebenszyklen, Validierung, Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen im Produktivbetrieb
• Fähigkeit, interdisziplinär zu arbeiten und fachliche Domänenlogik in robustes Systemverhalten zu übersetzen

Wünschenswert / Nice to have:

• Erfahrung mit Engineering- oder Industriesoftware (z. B. CAD/CAE/PLM, Automatisierungstechnik, digitale Zwillinge)
• Berührungspunkte mit regelbasierten Systemen, technischen Randbedingungen oder sicherheitskritischen Umgebungen