Leiter Maschinelles Lernen

Stellenbezeichnung: Leiter/in Maschinelles Lernen

Standort: Oxford (Hybrid)

Gehalt: 130,000 £ – 160,000 £ + Zusatzleistungen

Sicherheitsüberprüfung: Aktive Sicherheitsfreigabe (oder SC-Berechtigung)

Übersicht

iO Associates unterstützt derzeit ein wachstumsstarkes Verteidigungsunternehmen bei der Suche nach einem Leiter für maschinelles Lernen , der die technische Vision des Unternehmens vorantreiben, ein erstklassiges Ingenieurteam aufbauen und den Einsatz missionskritischer KI vorantreiben soll.

Diese Rolle verbindet explorative Forschung mit robuster praktischer Umsetzung. Sie übernehmen die vollständige Verantwortung für die gesamte ML-Roadmap – von der Erfassung multimodaler Rohdaten bis hin zum Einsatz auf ressourcenbeschränkten Verarbeitungseinheiten – und fungieren als zentrale technische Ansprechperson für interne Entwicklungsgruppen, die Geschäftsleitung und Kunden aus dem Verteidigungsbereich.

Kernkompetenzen und Führungsanforderungen

• Technische Führung: Nachweisliche Erfolge in der Leitung, im Mentoring und im Ausbau von Forscher- und ML-Entwicklerteams. Ausgeprägte Kompetenz in der Überführung von frühen Konzepten durch Testphasen bis hin zu validierten, produktionsreifen Systemen.

• Neuronale Architekturen & Frameworks: Umfassende Kenntnisse von Deep-Learning-Paradigmen, Modelltraining und Netzwerkdesign (insbesondere in Python mit PyTorch oder TensorFlow). Erfahrung im Umgang mit kontinuierlichen oder nicht-tabellarischen Datenströmen, einschließlich akustischer Eingangsdaten, Zeitreihen, Audiodaten, Computer Vision, Funkfrequenzen oder Radardaten.

• Eingebettete KI & Optimierung: Praktische Erfahrung in der Implementierung von Modellen auf Hardware mit strengen Rechen-, Speicher- oder thermischen Beschränkungen. Fundiertes Verständnis von Effizienztechniken wie Netzwerk-Pruning, Gewichtsquantisierung, Modelldestillation und Hardwarebeschleunigung.

• ML-Infrastruktur & Pipeline-Engineering: Fundierte Kenntnisse in MLOps-Umgebungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Datenpipeline-Architektur über Annotations-Workflows und die Generierung synthetischer Daten bis hin zur Versionskontrolle, dem Experiment-Tracking und automatisierten CI/CD-Testframeworks.

• Kommunikation auf hohem Niveau: Fähigkeit, komplexe algorithmische Abwägungen, Leistungskennzahlen und technische Roadmaps verschiedenen Zielgruppen – von Softwareingenieuren über Vertriebsleiter und Militärangehörige bis hin zu wichtigen externen Stakeholdern – detailliert zu erläutern.

Sekundär-/Spezialgebiet

• Akustik & räumliche Signalverarbeitung: Kenntnisse in der Klassifizierung von Schallereignissen, der Richtungsverfolgung, Mikrofonarrays, Beamforming-Algorithmen oder räumlichem Audio.

• Streaming- und Low-Latency-Architekturen: Praktische Erfahrung mit kausalen temporalen Netzwerken, rekurrenten Architekturen oder Echtzeit-Transformatoren, die für die kontinuierliche Datenverarbeitung optimiert sind.

• Edge-Hardware- und Systemintegration: Einblick in Edge-Verarbeitungseinheiten (wie ARM-Architekturen, NVIDIA Jetson-Module oder NPUs) und direkte Einspeisung von ML-Intelligenz in Situationsbewusstseinsanzeigen oder Führungs- und Kontrollplattformen (C2).

• Verteidigungs- und missionskritische Systeme: Fachkenntnisse in den Bereichen Drohnenabwehr, autonome Plattformen, Robotik oder Luft- und Raumfahrttechnik. Verständnis von sicherheitskritischer KI, Erklärbarkeitsstandards, NATO-Richtlinien oder militärischen Test- und Bewertungsprozessen.

• Schnelles Wachstum & Innovation: Erfahrung in agilen, skalierbaren Technologieumgebungen mit nachweislichen Erfolgen in der Unterstützung von Patentanmeldungen, technischen Publikationen oder strategischen Forschungspartnerschaften.