{"id":60739,"title":"Machine Learning Lead (m/w/d) - AI Security, Tübingen oder remote","company":"MATVIS GmbH","city":"Tübingen","region":"Baden-Württemberg","location":"72072 Tübingen","work_model":"remote","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"roles":["data_science","security","leadership"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-08-12T00:00:00+00:00","tools":["MLOps","Python","PyTorch","Penetration Testing","Docker","REST","LLM","Kubernetes"],"seniority":"lead","years_experience_min":null,"german_requirement":"required","german_level":"unspecified","english_requirement":"required","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required","language_evidence":"Fließendes Deutsch in Wort und Schrift.","requirements_snippet":"- Volle MLOps-Verantwortung. 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Enterprise-Kunden setzen uns heute produktiv ein, die meisten davon mit AI Act und NIS2 Fristen im Nacken.\n\nWir besetzen zwei identische, unbefristete Positionen.\n\n## Deine Aufgaben\n\n- Du verantwortest zentrale Detection- und Analyse-Features end to end: Datenerhebung, Training, Evaluation, Deployment, und alles was danach kaputtgeht.\n- Du arbeitest über die gesamte Threat Surface: Prompt Injection, Jailbreaks, PII-Erkennung und Redaction, Content Filtering, Datenexfiltration, Agent Misuse.\n- Du baust die Teile des Detection Stacks, die keine Modelle sind: Traffic-Analyse für Policy Autopilot, Parametrisierung, und die Business-Logik, die aus einem Signal eine Entscheidung macht.\n- Du baust und verteidigst unser Benchmark-Harness. Detection Rate, False Positive Rate und Latenz sind hier Produktmetriken, und Kunden spüren alle drei.\n- Du denkst Security in die Pipeline selbst hinein. Wir bauen unsere Detection-Infrastruktur im Haus, von der Datenprovenienz bis zum eigenen Training- und Evaluation-Tooling.\n- Du bringst containerisierte Services in Docker- und Kubernetes-Umgebungen.\n- Du debuggst über den gesamten Stack, vom Modelloutput über Runtime und Container bis ins Netzwerk.\n\n## Must-have\n\n- Volle MLOps-Verantwortung. Du hast ein Modell von Rohdaten in Produktion gebracht und dort am Laufen gehalten.\n- Sehr gutes Python und PyTorch.\n- Ein Security-Instinkt: Pentesting, Red Teaming, CTF, Bug Bounty oder Adversarial ML. Wenn du Systeme angreifen und Modelle trainieren kannst, interessiert uns dein Abschluss nicht.\n- Disziplin bei Benchmarking und Evaluation.\n- Klare schriftliche Kommunikation und eine kollaborative, anpassungsfähige Arbeitsweise. Kleines Team, viel Async.\n- Docker und REST APIs.\n- Fließendes Englisch in Wort und Schrift.\n\n## Nice-to-have\n\n- Erfahrung damit, LLM-Anwendungen anzugreifen, die bereits produktiv liefen.\n- Kubernetes, SQL.\n- Fließendes Deutsch in Wort und Schrift.\n\n## Bewerbung\n\nSchick uns deinen Lebenslauf als PDF an [[entfernt]](https://mailto:[entfernt]) mit \"Machine Learning Lead\" im Betreff. Kein Anschreiben nötig.\n\nWenn du öffentliche Arbeit hast, schick die Links: CVEs, CTF Write-ups, Paper, Repositories. Die zählen bei uns mehr als der Lebenslauf. Wir lesen jede Bewerbung und antworten in jedem Fall.\n\nVollständige Stellenbeschreibung: [https://matvis.com/careers/machine-learning-lead/](https://matvis.com/careers/machine-learning-lead/)\n\n*MATVIS steht für Vielfalt und Inklusion. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen unabhängig von Herkunft, Hautfarbe, Religion, sexueller Identität, Geschlecht, Behinderung oder Alter.*","responsibilities_text":"- Du verantwortest zentrale Detection- und Analyse-Features end to end: Datenerhebung, Training, Evaluation, Deployment, und alles was danach kaputtgeht.\n- Du arbeitest über die gesamte Threat Surface: Prompt Injection, Jailbreaks, PII-Erkennung und Redaction, Content Filtering, Datenexfiltration, Agent Misuse.\n- Du baust die Teile des Detection Stacks, die keine Modelle sind: Traffic-Analyse für Policy Autopilot, Parametrisierung, und die Business-Logik, die aus einem Signal eine Entscheidung macht.\n- Du baust und verteidigst unser Benchmark-Harness. Detection Rate, False Positive Rate und Latenz sind hier Produktmetriken, und Kunden spüren alle drei.\n- Du denkst Security in die Pipeline selbst hinein. 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