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SAP IT Business Systeme
Engineering Manager / Tech Lead – Industry AI, Autonomous Asset Management (f/m/d)
Deutschland
Garching bei München, Bavaria, Deutschland
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Stellenbeschreibung
Ihre Aufgaben
Bei SAP gestalten wir die Zukunft der Industry AI, indem wir modernste künstliche Intelligenz mit tiefgreifender Branchenexpertise kombinieren, um zentrale Geschäftsprozesse zu transformieren.
Wir suchen einen leidenschaftlichen, hands-on arbeitenden Engineering Manager, der in München ein neues Engineering-Team aufbaut und leitet, das sich auf Industry AI-Lösungen für Autonomous Asset Management konzentriert.
Das Team wird wiederverwendbare Industry AI-Templates und Engineering-Assets entwickeln und verantworten, um die effiziente Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung intelligenter Lösungen für Industriekunden zu ermöglichen.
Diese Rolle verbindet technische Führung mit Personalverantwortung. Sie bleiben tief in Softwarearchitektur, Programmierung und technische Problemlösungen involviert, während Sie gleichzeitig ein leistungsstarkes Engineering-Team aufbauen und weiterentwickeln.
Hier gehören Sie hin
- Gestalten Sie die Zukunft der Industry AI: Entwickeln Sie intelligente Lösungen, die die Arbeitsweise anlagenintensiver Industrien verändern.
- Bleiben Sie hands-on: Kombinieren Sie wertvolle technische Beiträge mit Engineering- und Personalverantwortung.
- Bauen Sie etwas Neues auf: Helfen Sie dabei, ein in München ansässiges Engineering-Team zu etablieren und dessen technische Ausrichtung und Kultur zu prägen.
- Schaffen Sie nachhaltige Wirkung: Entwickeln Sie wiederverwendbare KI-Funktionen, die Innovationen beschleunigen und Mehrwert auf Unternehmensebene liefern.
- Arbeiten Sie an der Spitze der KI: Wenden Sie neue KI-Technologien auf komplexe, reale industrielle Herausforderungen innerhalb des globalen Unternehmensökosystems von SAP an.
Zu Ihren Hauptaufgaben gehören:
- Hands-on Engineering-Führung: Sie agieren als technischer Lead und tragen aktiv zu Softwarearchitektur, Design, Programmierung, Prototyping und Code-Reviews bei.
- Verantwortung für Industry AI-Template-Engineering: Sie treiben die End-to-End-Entwicklung und Weiterentwicklung wiederverwendbarer Industry AI-Templates für Autonomous Asset Management voran und stellen deren Qualität, Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit und Wartbarkeit sicher.
- Entwicklung wiederverwendbarer KI-Assets: Sie konzipieren und entwickeln modulare KI-Komponenten, einschließlich KI-Agenten, wiederverwendbarer Workflows, Konnektoren und anderer Bausteine, die die Bereitstellung branchenspezifischer KI-Lösungen beschleunigen.
- Skalierung von Innovationen: Sie transformieren erfolgreiche KI-Anwendungsfälle und kundenspezifische Implementierungen in standardisierte, konfigurierbare und wiederverwendbare Funktionen, die kundenübergreifend eingesetzt werden können.
- Weiterentwicklung von KI-Technologien: Sie erforschen und wenden neue Technologien in den Bereichen Agentic AI, generative KI, Wissensrepräsentation und intelligente Automatisierung an, um komplexe industrielle Herausforderungen zu lösen.
- Förderung von Engineering Excellence: Sie etablieren robuste Engineering-Praktiken in den Bereichen Entwicklung, Testen, Integration, Deployment und laufendes Software-Lifecycle-Management.
- Führung und Entwicklung des Teams: Sie rekrutieren, betreuen und entwickeln talentierte Ingenieure und fördern eine Kultur der technischen Exzellenz, Innovation, Eigenverantwortung und kontinuierlichen Weiterbildung.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Sie arbeiten eng mit dem Produktmanagement, Branchenexperten, FDE-Delivery-Teams und anderen Engineering-Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen und technologische Innovationen in skalierbare Unternehmenslösungen zu übersetzen.
Mindestanforderungen
Das bringen Sie mit
- Fundierte praktische Erfahrung im Software Engineering mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Konzeption und Bereitstellung komplexer, produktionsreifer Softwarelösungen.
- Erfahrung als Technical Lead, Softwarearchitekt oder Engineering Manager, kombiniert mit der Fähigkeit, Ingenieure zu coachen und weiterzuentwickeln.
- Hervorragende Programmierkenntnisse und eine ausgeprägte Bereitschaft, sich intensiv mit Code, Prototypen und Architektur-Reviews zu befassen und gleichzeitig Teams zu befähigen, die Implementierung eigenverantwortlich zu übernehmen.
- Fähigkeit, gemeinsame Muster in Kundenanwendungsfällen zu identifizieren und diese in wiederverwendbare technische Funktionen zu übersetzen.
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung KI-gestützter Anwendungen, idealerweise unter Nutzung von generativer KI und Agentic AI-Frameworks.
- Starkes Verständnis moderner Softwarearchitektur, Cloud-nativer Entwicklung, APIs, verteilter Systeme und Best Practices im Software Engineering.
- Erfahrung im Entwurf wiederverwendbarer Softwarekomponenten, Frameworks oder Plattformen mit starkem Fokus auf Modularität, Erweiterbarkeit und Wartbarkeit.
- Fähigkeit, schnelle Innovation mit technischer Strenge und langfristiger Softwarequalität in Einklang zu bringen.
- Eine Mentalität als Gestalter, starkes technisches Urteilsvermögen und Begeisterung dafür, neue Technologien in reale Unternehmensanwendungen zu bringen.
- Hervorragende Fähigkeiten in Zusammenarbeit und Kommunikation sowie fließende Englischkenntnisse.
Folgende Erfahrungen wären von Vorteil:
- KI-Agenten-Orchestrierung, Wissensgraphen, Ontologien, Retrieval-Augmented Generation oder Decision Intelligence.
- Industrielles Asset Management, Optimierung, industrielles IoT oder anlagenintensive Industrien.
- Entwicklung von Unternehmenssoftware, SAP-Technologien oder Unternehmensintegration.
- Erfahrung in der Entwicklung wiederverwendbarer Technologie-Assets und der Skalierung von Lösungen über mehrere Kunden hinweg.
In dieser Rolle genutzte Fähigkeiten: Agentic AI Day-to-Day Practice, AI Adoption Capability, AI Output Quality Assurance, Context Engineering, AI-Assisted Automation and Prototyping, Learning Agility, Zusammenarbeit, komplexe Problemlösung, kreatives Denken, effektive Kommunikation, Agentic Engineering, Agentic Orchestration, AI-Assisted Engineering, Cloud-Architektur, semantisches Retrieval
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