Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite transformative Programme im Gesundheitswesen mit AI/ML und moderner Datenarchitektur.
- Unternehmen: Amazon Web Services - ein innovativer Marktführer im Cloud-Bereich.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur, die Kreativität und Innovation fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der technischen Architektur und Führung von Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Amazon Web Services Professional Services (Pro Serve) team is seeking a Principal Delivery Consultant to serve as a technical leader for large-scale Healthcare and Life Sciences (HCLS) transformation programs.
In this role as an individual contributor, you will define and own the technical vision across several concurrent workstreams spanning AI/ML, data platform modernization, and enterprise architecture.
This is a pivotal leadership role that will shape how the leading global HCLS companies drive business value from AI and cloud computing.
- Key job responsibilities
- Enterprise Architecture Ownership & Technical
Standards: Define and own the end‑to‑end technical architecture for large‑scale HCLS transformation programs, setting reference architectures, reusable patterns, and technical standards that ensure coherence across 50+ AWS, partner, and customer builders.
Establish operational foundations for agentic AI including multi‑model governance, observability, automated guardrails, and secure multi‑agent orchestration.
- Executive Technical Advisory & Decision
Shaping: Bridge the gap between customer enterprise architects' expectations and pragmatic delivery, counseling executives on major technology choices (total cost of ownership, time‑to‑value, build vs. buy) and influencing technical decisions across customer and partner teams without direct authority, earning credibility through depth and clarity.
- Cross‑Team Alignment & Architectural
Governance: Drive alignment across teams with sometimes diverse technical opinions, resolve architectural conflicts, adapt architecture mid‑flight as program needs evolve, and coach engineers across partner organizations who do not directly report to you, raising the technical bar across the entire delivery organization.
Champion responsible AI practices including bias detection, model explainability, and alignment with AWS's AI service guardrails.
- AI/ML, Data & Knowledge
Architecture: Continuously grow expertise across AI/ML, enterprise architecture, and data engineering and industry depth in HCLS, maintaining knowledge at the frontier of AWS service innovations, prescriptive guidance (e. g.
Well‑Architected Agentic AI Lens, Generative AI Lifecycle framework, and AI‑DLC methodology), and translating those innovations into the specific HCLS customer context.
- AI‑Native
- Delivery
Transformation: Drive AI‑DLC (AI‑Driven Development Life Cycle) methodologies across the delivery organization, redesigning delivery models for accelerated scale and pace, steering multi‑agent systems at scale using patterns such as supervisor‑worker hierarchies, workflow orchestration, and saga orchestration as defined in AWS prescriptive guidance, and embedding AI‑native workflows into program execution to maximize builder productivity, to achieve step‑change improvements in builder productivity and time‑to‑value.
- Basic Qualifications
- 8+ years of experience in enterprise technology architecture delivery, with at least 5 years leading technical teams defining and governing technical architecture on complex transformation programs.
- Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, related field, or equivalent experience.
- Depth in one or more of the following technical areas: AI/ML, enterprise architecture modernization, or data architecture and engineering, demonstrated through technical leadership of enterprise‑wide transformation programs at leading global enterprises.
- Strong executive communication skills, with ability to present architecture trade‑offs, risk assessments, and recommendations to VP+ audiences with clarity and confidence.
- Demonstrated ability to adopt and champion emerging delivery methodologies that accelerate team productivity and time‑to‑value.
- Preferred Qualifications
- AWS Professional‑level certifications (e. g., Gen AI Developer Professional, Solutions Architect Professional, Machine Learning Specialty, Data Analytics Specialty).
- Experience in the healthcare and life sciences industry, with emphasis on large biopharma, large medtech, and payer customers.
Experience designing AI solutions that meet regulatory requirements (HIPAA, Gx P, 21 CFR Part 11) and meet standards like OMOP, CDISC, FHIR, and HL7 FHIR R4.
- Experience re‑designing delivery workflows to become AI‑native, including steering and validating multi‑agent systems at scale to drive delivery productivity and accelerate time‑to‑value.
- Demonstrated expertise in designing and operationalizing agentic AI systems using patterns such as multi‑agent orchestration, tool‑use agents, and workflow orchestration — ideally leveraging AWS services (Amazon Bedrock, Agent Core).
- Experience designing data platforms at scale, including data lakes, lakehouses, knowledge graphs, vector databases, RAG (Retrieval‑Augmented Generation) architectures, and ontology‑driven architectures.
- Experience influencing and aligning customer enterprise architects and partner technical teams on architecture patterns and technology choices in multi‑vendor environments.
Amazon is an equal opportunities employer.
We believe passionately that employing a diverse workforce is central to our success.
We make recruiting decisions based on your experience and skills.
We value your passion to discover, invent, simplify and build.
Protecting your privacy and the security of your data is a longstanding top priority for Amazon.
Please consult our Privacy Notice ( to know more about how we collect, use and transfer the personal data of our candidates.
Our inclusive culture empowers Amazonians to deliver the best results for our customers.
If you have a disability and need a workplace accommodation or adjustment during the application and hiring process, including support for the interview or onboarding process, please visit for more information. If the country/region you’re applying in isn’t listed, please contact your Recruiting Partner.
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Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] Arbeitgeber: Amazon Web Services (AWS)
AWS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Wissensaustausch fördert das Unternehmen eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung und persönlichen Entwicklung. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsbedingungen, einer Vielzahl von Wachstumschancen und der Möglichkeit, bedeutende Beiträge zur Unterstützung der Kunden in Deutschland zu leisten.
Kontaktdaten:
Amazon Web Services (AWS) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Amazon Web Services (AWS) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] bei Amazon Web Services (AWS) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Web Services (AWS) vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Amazon Web Services (AWS) entscheidend sein!