Principal Scientist - Experience Success

Die Möglichkeit

Die Art und Weise, wie Marken entdeckt werden, verändert sich. Die Suche umfasst jetzt Antworten, Empfehlungen und Zitationen von KI-Systemen. Die meisten Unternehmen wissen noch nicht, wie sie diese beeinflussen oder messen können. Bei Adobe bauen wir die nächsten Bausteine, um diese Lücke zu schließen!

Als Principal Scientist in unserem Experience Success Engineering-Team arbeiten Sie eng mit dem Führungsteam von AEM zusammen, um ein System von Grund auf neu zu entwickeln. Dieses System wandelt komplexe, großangelegte Signale in detaillierte, umsetzbare Erkenntnisse für unsere Unternehmenskunden um. Diese Rolle ist nicht von der Wirkung losgelöst: Die Systeme, die Sie entwickeln, werden von Fachexperten genutzt, die direkt mit Kunden zusammenarbeiten, um messbare Ergebnisse zu erzielen.

Haben Sie jemals gewollt, die grundlegende Schicht einer Kategorie zu schaffen, die noch nicht vollständig existiert? Das ist diese Rolle!

Was Sie tun werden

• Intelligente Systeme end-to-end entwerfen: von der Datenerfassung und Signalmodellierung bis hin zu agentischen Empfehlungspipelines, die die richtigen Einblicke zur richtigen Zeit an den richtigen Experten liefern.
• Forschung in Produktion umsetzen: Entwickeln und versenden Sie wissenschaftliche Rahmenwerke, die von Hypothesen zu unternehmensgerechten Systemen übergehen, mit gleichermaßen Rigorosität und Geschwindigkeit.
• Definieren, was 'Wert' bedeutet: Legen Sie die Messmethodik, Qualitätsstandards und Feedbackschleifen fest, die sicherstellen, dass unsere Erkenntnisse zuverlässig sind und unsere Auswirkungen für die Kunden klar sind.
• Ein Multiplikator für Experten sein: Entwickeln Sie Systeme, die das, was menschliche Fachexperten tun können, verstärken, nicht ersetzen.
• Mentor und Förderer: Heben Sie das Niveau der Ingenieure um Sie herum durch direkte Mentorschaft.

Was Sie brauchen, um erfolgreich zu sein

• Über 10 Jahre Erfahrung im systemischen Denken im großen Maßstab – eine Erfolgsbilanz beim Entwerfen und Versenden von Systemen, die große, heterogene Datensätze verarbeiten und zuverlässige, interpretierbare Ausgaben produzieren.
• Glaubwürdigkeit von Forschung zu Produktion – Sie haben innovative Methoden von Papier (oder Whiteboard) in die Produktion überführt und verstehen, wo die Herausforderungen liegen.
• Vertrautheit mit Inhaltsoptimierung, Informationsabruf oder Markenintelligenz-Domänen, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden.
• Kommunikation als Führungsfähigkeit.
• Komfort mit Unklarheiten, Dinge von Grund auf neu zu beginnen und dafür eine Methode zu haben.