Frontier AI Technical Account Manager (Germany), Enterprise Support EMEA - Startups in München

Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, Organisationen dabei zu helfen, die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern? Als Enterprise Account Engineer II bei Amazon Web Services (AWS) werden Sie als vertrauenswürdiger technischer Berater für Kunden fungieren, die Frontier AI-Workloads in der Cloud aufbauen und skalieren. Ihr tiefes Verständnis von Cloud-Computing-Architekturen, Maschinenlern-Infrastrukturen und großflächigen verteilten Systemen wird den Kunden helfen, komplexe Herausforderungen zu meistern – vom Training von Grundmodellen bis zur Bereitstellung von Inferenzendpunkten in großem Maßstab.

Sie werden Strategien entwickeln und umsetzen, die die KI-Initiativen Ihrer Kunden beschleunigen, indem Sie Beratung zu Architektur, betrieblicher Bereitschaft und Leistungsoptimierung anbieten. Ob Ihre Kunden große Sprachmodelle trainieren, generative KI-Anwendungen entwickeln oder GPU-intensive Rechencluster skalieren, Sie werden der technische Experte sein, auf den sie sich verlassen, um ihre Ziele zu erreichen. Dies ist eine Gelegenheit, an der Schnittstelle von Cloud-Technologie und KI-Innovation zu arbeiten, wo Ihre Empfehlungen direkt beeinflussen, wie Kunden die nächste Generation intelligenter Systeme aufbauen.

Wichtige Aufgaben:

• Entwerfen und Empfehlen von Cloud-Architekturen, die für Frontier AI-Workloads optimiert sind, einschließlich großflächigem Modelltraining, Feinabstimmung und Inferenz in GPU- und beschleunigerbasierten Rechenumgebungen.
• Führen technischer Diskussionen über betriebliche Kompromisse, Vorfallmanagement und Risikominderung für Kunden, die komplexe KI- und Maschinenlern-Pipelines auf AWS betreiben.
• Zusammenarbeiten mit Lösungsarchitekten, Serviceteams und Account-Managern, um Adoptionsmöglichkeiten zu identifizieren und technische Blockaden für KI-fokussierte Kunden zu lösen.
• Kundenumgebungen proaktiv überprüfen, um Resilienz, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu verbessern und sicherzustellen, dass ihre KI-Infrastruktur die Leistungs- und Verfügbarkeitsziele erfüllt.
• Technische Anleitung durch Architekturüberprüfungen, Workshops und Schulungssitzungen liefern, die den Kunden helfen, Cloud- und KI-Best Practices in ihre Betriebsprozesse zu integrieren.

Ein typischer Arbeitstag:

Sie beginnen Ihren Morgen mit der Überprüfung von Betriebsdashboard für die KI-Trainingscluster Ihrer Kunden, um nach Skalierungsereignissen oder Servicehinweisen zu suchen, die Aufmerksamkeit erfordern. Am Vormittag nehmen Sie an einer Architekturüberprüfung mit dem ML-Engineering-Team eines Kunden teil, um deren Plan zur Bereitstellung eines neuen Grundmodells in der Produktion zu bewerten. Nach dem Mittagessen arbeiten Sie mit einem AWS-Service-Team zusammen, um einen Funktionsantrag zu unterstützen, der die GPU-Nutzung Ihres Kunden verbessern würde. Später bereiten Sie eine vierteljährliche Geschäftsüberprüfung vor, die den Fortschritt bei den Cloud-Reife-Meilensteinen hervorhebt und nächste Schritte zur Optimierung ihrer Inferenz-Workloads empfiehlt.

Über das Team:

Unser Team arbeitet mit Kunden zusammen, die an der Spitze der KI-Innovation stehen, und hilft ihnen, großflächige Maschinenlernsysteme auf AWS aufzubauen und zu betreiben. Wir arbeiten eng mit Serviceteams, Lösungsarchitekten und Account-Managern zusammen, um ein einheitliches Unterstützungserlebnis zu bieten. Wir wachsen, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden, da immer mehr Organisationen in generative KI und die Entwicklung von Grundmodellen investieren, und wir suchen nach kollaborativen, neugierigen Ingenieuren, die helfen möchten, wie KI-Workloads in der Cloud betrieben werden.

Grundlegende Qualifikationen:

• Erfahrung mit Betriebsparametern und Fehlersuche in drei (3) der folgenden Bereiche: Compute/Storage/Networking/CDN/Datenbanken/DevOps/große Daten und Analytik/Sicherheit/Anwendungsentwicklung in einer verteilten Systemumgebung.
• Erfahrung in technischer Ingenieurarbeit.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit AWS-Diensten oder anderen Cloud-Angeboten.
• Erfahrung in einer internen Unternehmens- oder externen kundenorientierten Umgebung als technischer Leiter.
• Abschluss oder gleichwertig.

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