(Senior) Consultant in Data & AI Risk, Quality & Compliance 80–100% (m/w/d)

Your benefits

• Corporate Benefits
• Flexible Work model
• Personal Development
• Teamspirit
• Culture, Diversity & CSR
• Compensation Model
• Work-Life-Choice

Tasks

• AI Governance & Compliance: Aufbau und Weiterentwicklung von AI Management Systemen (AIMS) nach ISO/IEC 42001 und Umsetzung des EU AI Act.

• AI Risiko- & Qualitätsmanagement: Einführung und Pflege von Risikomodellen entlang des KI-Lebenszyklus gemäss ISO/IEC 23894 inklusive Audit- und Kontrollmechanismen.

• AI Security & Red Teaming: Etablierung von Verfahren zur Erkennung und Abwehr systemischer AI-Risiken (z.B. Prompt Injection, Model Leakage, Hallucination Testing).

• LLM Quality Assurance & AI RAG: Entwicklung von Prüf-Frameworks zur Evaluation von LLM‑Systemen, RAG‑Architekturen und modellübergreifender Vertrauenswürdigkeit (Accuracy, Bias, Robustness).

• Data Governance & Sovereign AI: Aufbau souveräner Datenökosysteme mit Fokus auf Datenschutz, Transparenz und Nachvollziehbarkeit, inkl. Einsatz von europäischen AI‑Infrastrukturen (GAIA-X, EU Cloud Services).

• Quality Risk Management (QRM): Anwendung von ICH Q9 (R1) Prinzipien in digitalen Prozessen, inkl. FMEA/FMECA und kontinuierlichem Monitoring von KPIs/KRIs.

• Change & Enablement: Entwicklung von Schulungskonzepten und Kontrollpunkten für AI‑Sicherheit, ethische Standards und Compliance Awareness.

• Kommunikation & Steuerung: Übersetzung technischer Konzepte in strategische Handlungsempfehlungen für Management und Entscheidungsträger.

Requirements

• Bachelor- oder Masterabschluss in Life Sciences, Informatik, Data Science oder Wirtschaftsingenieurwesen.

• Einige Jahre Berufserfahrung in regulierten Industrien oder im Kontext AI Risk, Security oder Data Compliance.

• Fundierte Kenntnisse in einschlägigen Standards (EU AI Act, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, ICH Q9, FDA 21 CFR Part 11).

• Erfahrung im Bereich AI Security Auditing, Model Risk Assessment und Red Teaming für KI-Systeme.

• Technische Expertise zu ML-Lebenszyklen, Datenpipelines und Evaluationsframeworks (RAG, LLM QA).

• Fähigkeit, komplexe technische Risiken regulatorisch und verständlich darzustellen.

• Erfahren im (agilen) Projektmanagement digitaler Transformationen mit strategischem Fokus auf AI und Data Governance.

• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse, Französisch ist ein Plus.

• Proaktive, analytische Persönlichkeit mit Begeisterung für verantwortungsvolle Technologiegestaltung.