Chief Technology Officer (CTO) (m/w/d) AI- & Graph-Tech fr M&A-SaaS

Background: 7+ Jahre als Tech-Lead/Head/CTO im Data/ML- oder SaaS-Umfeld; Erfahrung mit Graph-Systemen (z. B. Neo4j/NetworkX) und ML-Pipelines (Python/TypeScript).
Architektur-Exzellenz: Microservices & APIs, Batch/Streaming-Ingestion, Reproducibility, Observability; Docker-First, CI/CD.
Security & Compliance: Praktische Umsetzung von Datenschutz, Logging & Auditability in Data-Products.
Leadership & Delivery: Proof-of-Value schnell liefern, aber langfristig skalieren; sauberes Scope-/Change-Management und klare Milestones.
Bonus: Know-how in M&A/Private-Markets oder FinTech-Regulatorik; Erfahrung mit Benchmarking/Performance-Zielen fr Graph/ML-Workloads.

Vollzeit

Vor Ort

Österreich

Mein Mandant baut eine Plattform, die M&A-Synergien vor einer bernahme verifiziert: Der Predictive-Cohesion-Ansatz identifiziert sinnvolle Firmen-Cluster (210 Unternehmen), bewertet Skaleneffekte vs. Wachstumssynergien und legt harte Guardrails fest (u. a. Kostenanteil 55 % , Payback 30 Monate). So wird Deal-Sourcing von Bauchgefhl zu belastbarer, erklrbarer Analytik.

Dabei wird erklrbare AI kombiniert mit realwirtschaftlichem Nutzen im Mittelstand in einem Markt, der sich sprbar von klassischen Beratungsmodellen hin zu digital gesttzten, datengetriebenen Workflows entwickelt. Du prgst die technische DNA eines Produkts, das Effizienz, Reichweite und Qualitt im Deal-Prozess deutlich erhht.

Du verantwortest die komplette Tech-Roadmap vom MVP bis zum skalierbaren SaaS-Produkt. Du fhrst die Entwicklung der Graph-/AI-Layer (Entity Resolution, Clustering, Predictive Cohesion Score), die Guardrail-Engine und das Scorecard-Output (JSON/PDF) in eine robuste, reproduzierbare Architektur (Docker, deterministische Runs, Logging, Explainability).