Sr. Delivery Consultant – AI ML, Professional Services, AWSI HCLS

Are you excited about building software solutions around large, complex Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) systems? Want to help the largest global enterprises derive business value through the adoption and automation of Generative AI (GenAI)? Excited by using massive amounts of disparate data to develop AI/ML models? Eager to learn to apply AI/ML to a diverse array of enterprise use? Thrilled to be a key part of Amazon, who has been investing in Machine Learning for decades - pioneering and shaping the world’s AI technology?

Die Amazon Web Services Professional Services (ProServe) Team sucht einen erfahrenen ML Engineer, der unserem Team als Delivery Consultant bei Amazon Web Services (AWS) beitritt. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit Kunden zusammen, um AWS AI/ML und GenAI-Lösungen zu entwerfen, umzusetzen und zu verwalten, die ihren technischen Anforderungen und Geschäftszielen entsprechen. Sie werden eine Schlüsselrolle dabei spielen, den Erfolg der Kunden auf ihrer Cloud-Reise voranzutreiben, indem Sie technische Expertise und Best Practices während des gesamten ML-Projektlebenszyklus bereitstellen.

Sie werden kundenorientierte Projektteams als technischer Leiter leiten und praktische Entwicklungen von ML-Lösungen mit außergewöhnlicher Qualität durchführen. Mit einem tiefen Verständnis für AWS-Produkte und -Dienstleistungen werden Sie als Delivery Consultant in der Lage sein, komplexe, skalierbare und sichere AI/ML- und GenAI-Lösungen zu entwerfen, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind. Sie arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen, um Anforderungen zu sammeln, die aktuelle Infrastruktur zu bewerten und effektive Migrationsstrategien zu AWS vorzuschlagen.

Als vertrauenswürdige Berater unserer Kunden bieten Sie Anleitung zu Branchentrends, neuen Technologien und innovativen Lösungen. Sie sind verantwortlich für die Leitung des Implementierungsprozesses, die Gewährleistung der Einhaltung von Best Practices, die Optimierung der Leistung und das Risikomanagement während des Projekts.

Die AWS Professional Services-Organisation ist ein globales Team von Experten, das Kunden dabei hilft, ihre gewünschten Geschäftsergebnisse bei der Nutzung der AWS-Cloud zu realisieren. Wir arbeiten gemeinsam mit Kundenteams und dem AWS Partner Network (APN), um Initiativen zur Unternehmens-Cloud-Computing durchzuführen. Unser Team bietet Unterstützung durch eine Sammlung von Angeboten, die Kunden helfen, spezifische Ergebnisse im Zusammenhang mit der Unternehmens-Cloud-Adoption zu erzielen.

Wichtige Aufgaben:

• Leitung von Projektteams und Umsetzung von End-to-End AI/ML- und GenAI-Projekten, von der Erfassung der Geschäftsbedürfnisse bis zur Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung.
• Entwurf und Implementierung von Machine Learning-Pipelines, die leistungsstarke, zuverlässige, skalierbare und sichere ML-Workloads unterstützen.
• Entwurf skalierbarer ML-Lösungen und Operationen (MLOps) unter Verwendung von AWS-Diensten und Nutzung von GenAI-Lösungen, wenn dies zutrifft.
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Angewandte Wissenschaft, DevOps, Datenengineering, Cloud-Infrastruktur, Anwendungen), um Daten und AI/ML-Modelle vorzubereiten, zu analysieren und zu operationalisieren.
• Als vertrauenswürdiger Berater für Kunden zu AI/ML- und GenAI-Lösungen sowie Cloud-Architekturen fungieren.
• Wissen und Best Practices innerhalb der Organisation durch Mentoring, Schulung, Veröffentlichung und Erstellung wiederverwendbarer Artefakte teilen.
• Sicherstellen, dass Lösungen den Branchenstandards entsprechen und Kunden bei der Weiterentwicklung ihrer AI/ML-, GenAI- und Cloud-Adoptionsstrategien unterstützen.

Dies ist eine kundenorientierte Rolle mit möglichem Reisen zu Kundeneinrichtungen nach Bedarf.

BASIC QUALIFICATIONS:

• Abschluss eines Bachelor-Studiums oder 5+ Jahre Berufserfahrung oder militärische Erfahrung.
• 5+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Unternehmensarchitektur-Technologie, mit Erfahrung in der Beeinflussung technischer Teams und der Definition und Governance technischer Architekturen in komplexen Transformationsprogrammen.
• Tiefe Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden technischen Bereiche: AI/ML, Modernisierung der Unternehmensarchitektur oder Datenarchitektur und -engineering, nachgewiesen durch technische Führungspositionen in unternehmensweiten Transformationsprogrammen bei führenden globalen Unternehmen.

PREFERRED QUALIFICATIONS:

• Erfahrung in der Gesundheits- und Lebenswissenschaftsbranche, mit Schwerpunkt auf großen Biopharma-, großen Medizintechnik- und Kostenträgerkunden.
• Erfahrung im Entwurf von AI-Lösungen, die regulatorische Anforderungen (HIPAA, GxP, 21 CFR Teil 11) erfüllen und Standards wie OMOP, CDISC, FHIR und HL7 FHIR R4 einhalten.
• Erfahrung in der Neugestaltung von Liefer-Workflows, um AI-nativ zu werden, einschließlich der Steuerung und Validierung von Multi-Agenten-Systemen in großem Maßstab zur Steigerung der Lieferproduktivität und zur Beschleunigung der Wertschöpfung.
• Erfahrung im Entwurf und der Operationalisierung agentischer AI-Systeme unter Verwendung von Mustern wie Multi-Agenten-Orchestrierung, Tool-Use-Agenten und Workflow-Orchestrierung – idealerweise unter Verwendung von AWS-Diensten (Amazon Bedrock, AgentCore).
• Erfahrung im Entwurf von Datenplattformen in großem Maßstab, einschließlich Datenseen, Lakehouses, Wissensgraphen, Vektor-Datenbanken, RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Architekturen und ontologiebasierten Architekturen.
• Erfahrung in der Beeinflussung und Ausrichtung von Unternehmensarchitekten und technischen Partnerteams zu Architekturmustern und Technologieentscheidungen in Multi-Vendor-Umgebungen.

Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft entscheidend für unseren Erfolg ist. Wir treffen Einstellungsentscheidungen basierend auf Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten. Wir schätzen Ihre Leidenschaft für Entdeckung, Erfindung, Vereinfachung und Aufbau.