Wir verwenden technische Cookies und Besuchsstatistik: Yandex Metrica und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Wir verkaufen niemals Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Stellen und Unternehmensseiten sind für alle offen; Links zu den Anzeigen und Ihre persönliche Stellenauswahl gibt es nach der Registrierung. Registrieren →
ZorkyZorky
Deutsch
@termdocs
← Alle Stellen

Head of Data / AI

LeadhybridSheung Wan, Central and Western District, Hong Kong, HKvor 5 T.
Markteinblicke
📊 Data Engineering: Gehälter und Nachfrage am Markt
Stack
dockerkubernetesllmllmopsmlopspythonpytorch
Details
Erfahrung
ab 5 Jahren
Englisch
C1, erforderlich
Methoden
LLMOps, MLOps
Ausbildung
Master
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung
We are seeking a hands-on technical leader to drive our AI strategy and build enterprise-grade AI capabilities from the ground up. You will architect and deliver scalable AI platforms, lead a talented team, and translate business needs into production AI solutions that create measurable value. This is a leadership position for a technical expert who combines deep AI expertise with a strong delivery focus and the ability to operate effectively in a regulated environment. Responsibilities 1. AI / Data Platform Architecture & Development Lead the design, development, and scaling of robust AI/ML platforms and infrastructure (on-premises and hybrid). Drive MLOps, LLMOps, and AgentOps practices to accelerate model development, deployment, and lifecycle management. Deploy, optimize, and scale Large Language Model (LLM) and agent workflows with a focus on performance, cost, reliability, and observability. Develop, optimise, and maintain robust ETL/ELT pipelines for data ingestion, transformation, and loading from internal systems, external feeds, and market data sources. Architect and implement a modern data warehouse / Lakehouse, including data modelling standards, dimensional modelling, and performance optimisation. Collaborate with AI and business teams to deliver clean, feature-ready data for models, RAG systems, and decision-making use cases. Fine-tune models, design robust evaluation and monitoring systems, and implement multi-agent architectures with appropriate guardrails. E
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs