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

Sind Sie begeistert davon, Softwarelösungen für große, komplexe Systeme im Bereich Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (AI) zu entwickeln? Möchten Sie den größten globalen Unternehmen helfen, geschäftlichen Nutzen durch die Einführung und Automatisierung von Generative AI (GenAI) zu ziehen? Sind Sie gespannt darauf, große Mengen unterschiedlicher Daten zu nutzen, um AI/ML-Modelle zu entwickeln? Möchten Sie lernen, wie man AI/ML in einer Vielzahl von Unternehmensanwendungen anwendet? Sind Sie begeistert, ein wichtiger Teil von Amazon zu sein, das seit Jahrzehnten in Machine Learning investiert und die AI-Technologie der Welt prägt?

Das Team der Amazon Web Services Professional Services (ProServe) 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.

Zu Ihren Hauptaufgaben gehören:

• 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 -Betrieb (MLOps) unter Verwendung von AWS-Diensten und Nutzung von GenAI-Lösungen, wenn dies zutrifft
• Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Applied Science, DevOps, Data Engineering, Cloud Infrastructure, Applications), um Daten und AI/ML-Modelle vorzubereiten, zu analysieren und zu operationalisieren
• Beratung der Kunden zu AI/ML- und GenAI-Lösungen sowie Cloud-Architekturen
• Teilen von Wissen und Best Practices innerhalb der Organisation durch Mentoring, Schulung, Veröffentlichung und Erstellung wiederverwendbarer Artefakte
• Sicherstellung, dass Lösungen den Branchenstandards entsprechen und Unterstützung der Kunden bei der Weiterentwicklung ihrer AI/ML-, GenAI- und Cloud-Adoptionsstrategien

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

BASIC QUALIFICATIONS:

• Abschluss eines Bachelor-Studiums oder 5+ Jahre Berufserfahrung oder militärische Erfahrung
• 5+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Unternehmensarchitekturen, 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-, Medtech- und Versicherungsunternehmen
• Erfahrung in der Gestaltung von AI-Lösungen, die regulatorischen Anforderungen entsprechen (HIPAA, GxP, 21 CFR Part 11) und Standards wie OMOP, CDISC, FHIR und HL7 FHIR R4 erfüllen
• Erfahrung in der Neugestaltung von Lieferabläufen, um AI-nativ zu werden, einschließlich der Steuerung und Validierung von Multi-Agenten-Systemen in großem Maßstab zur Steigerung der Produktivität und Beschleunigung der Wertschöpfung
• Erfahrung in der Gestaltung und 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 in der Gestaltung 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.