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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere generative KI-Lösungen zur Lösung realer Probleme.
- Arbeitgeber: Amazon Web Services (AWS) ist die führende Cloud-Plattform weltweit.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mentorship-Programme und eine inklusive Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Projekten und innoviere in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder Master mit 3+ Jahren Erfahrung in angewandter Forschung und ML-Modellen.
- Andere Informationen: Vielfalt wird geschätzt; Bewerbungen sind auch ohne alle Anforderungen willkommen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Senior Delivery Consultant – Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
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Senior Delivery Consultant – Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
2 days ago Be among the first 25 applicants
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Description
Are you looking to work at the forefront of Machine Learning and AI? Would you be excited to apply Generative AI algorithms to solve real world problems with significant impact? The AWS Industries Team at AWS helps AWS customers implement Generative AI solutions and realize transformational business opportunities for AWS customers in the most strategic industry verticals. This is a team of data scientists, engineers, and architects working step-by-step with customers to build bespoke solutions that harness the power of generative AI.
Description
Are you looking to work at the forefront of Machine Learning and AI? Would you be excited to apply Generative AI algorithms to solve real world problems with significant impact? The AWS Industries Team at AWS helps AWS customers implement Generative AI solutions and realize transformational business opportunities for AWS customers in the most strategic industry verticals. This is a team of data scientists, engineers, and architects working step-by-step with customers to build bespoke solutions that harness the power of generative AI.
The team helps customers imagine and scope the use cases that will create the greatest value for their businesses, select and train and fine tune the right models, define paths to navigate technical or business challenges, develop proof-of-concepts, and build applications to launch these solutions at scale. The AWS Industries team provides guidance and implements best practices for applying generative AI responsibly and cost efficiently.
You will work directly with customers and innovate in a fast-paced organization that contributes to game-changing projects and technologies. You will design and run experiments, research new algorithms, and find new ways of optimizing risk, profitability, and customer experience.
In this role you will be capable of using GenAI and other techniques to design, evangelize, and implement and scale solutions for never-before-solved problems.
Key job responsibilities
Collaborate with AI/ML scientists, engineers, and architects to research, design, develop, and evaluate generative AI algorithms and build ML systems to address real-world challenges
Interact with customers directly to understand the business problem, help and aid them in implementation of generative AI solutions, deliver briefing and deep dive sessions to customers and guide customer on adoption patterns and paths to production
Create and deliver best practice recommendations, tutorials, blog posts, publications, sample code, and presentations adapted to technical, business, and executive stakeholder
About The Team
Diverse Experiences
Amazon values diverse experiences. Even if you do not meet all of the preferred qualifications and skills listed in the job description, we encourage candidates to apply. If your career is just starting, hasn’t followed a traditional path, or includes alternative experiences, don’t let it stop you from applying.
Why AWS
Amazon Web Services (AWS) is the world’s most comprehensive and broadly adopted cloud platform. We pioneered cloud computing and never stopped innovating — that’s why customers from the most successful startups to Global 500 companies trust our robust suite of products and services to power their businesses.
Work/Life Balance
We value work-life harmony. Achieving success at work should never come at the expense of sacrifices at home, which is why we strive for flexibility as part of our working culture. When we feel supported in the workplace and at home, there’s nothing we can’t achieve in the cloud.
Inclusive Team Culture
Here at AWS, it’s in our nature to learn and be curious. Our employee-led affinity groups foster a culture of inclusion that empower us to be proud of our differences.
Mentorship and Career Growth
We’re continuously raising our performance bar as we strive to become Earth’s Best Employer. That’s why you’ll find endless knowledge-sharing, mentorship and other career-advancing resources here to help you develop into a better-rounded professional.
Basic Qualifications
PhD, or Master\’s degree and 3+ years of applied research experience
5+ years of building machine learning models for business application experience
Experience with programming in Java, Python or related language
Experience with neural deep learning methods and machine learning
Preferred Qualifications
Experience with LLM pre-training, fine-tuning, and evaluations
Familiarity with distributed training and acceleration method/implementation/library for LLMs or large-scale ML in general, e.g., DeepSpeed, Nemo-Megatron, PyTorch Lightning.
Science Backgrounds Demonstrated By Degrees In Fields Such As
Mathematics
Statistics
Physics (various specializations)
Molecular Biology
Neuroscience
Experience manipulating large datasets using RDBMS or SQL-on-Hadoop technologies, and be familiar with machine learning or statistical libraries like SparkML, scikit-learn, caret, mlr, and MLlib
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.
Company – AWS EMEA SARL (Switzerland Branch)
Job ID: A
Seniority level
-
Seniority level
Mid-Senior level
Employment type
-
Employment type
Full-time
Job function
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Job function
Consulting, Information Technology, and Engineering
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Industries
IT Services and IT Consulting
Referrals increase your chances of interviewing at Amazon Web Services (AWS) by 2x
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Service Delivery Manager / Strategist (m/w/d)
Delivery Consultant – Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
Delivery Consultant – Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
Delivery Consultant, Business Transformation (German Speaker) – Orphoz
IT P&C Commercial Lines Application Delivery Manager (m/w/d) 80 – 100%
Senior Delivery Consultant (German Speaker) – Orphoz
IS Portfolio and Delivery Excellence Manager
Business Analyst / Consultant, Banking Solutions
Manager – Strategy & Transformation – Transformation Management Delivery (Financial Services)
Senior Manager SC Analytics Delivery Integration (m/f/d)
Business Analyst/Consultant – Technology Strategy & Transformation
Temenos Transact-T24 Business Analyst with Private Banking Domain
Kyndryl Graduate Program – IT Strategy Consultant – Cloud / Security / Digital Workplace / Applications / Data / Network / Mainframe (m/f/x)
Banking Business Analyst (Data Migration)
Pricing & Business Analyst – 100% (m/f/d)
Banking Business Analyst (Data Migration)
Agile Business Analyst / Requirements Engineer
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#J-18808-Ljbffr
Senior Delivery Consultant - Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA Arbeitgeber: Amazon Web Services (AWS)
Kontaktperson:
Amazon Web Services (AWS) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Delivery Consultant - Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
✨Netzwerken mit Fachleuten
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Machine Learning- und AI-Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Personen, die bei AWS oder in ähnlichen Positionen arbeiten, und versuche, Einblicke in ihre Erfahrungen zu gewinnen.
✨Teilnahme an relevanten Veranstaltungen
Besuche Konferenzen, Webinare oder Meetups, die sich auf Machine Learning und Generative AI konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Informationen, sondern auch die Möglichkeit, Kontakte zu knüpfen und potenzielle Mentoren zu finden.
✨Aktive Teilnahme an Online-Communities
Engagiere dich in Online-Foren und Communities, die sich mit Machine Learning und AI beschäftigen. Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow sind großartige Orte, um dein Wissen zu teilen und von anderen zu lernen, was deine Sichtbarkeit erhöht.
✨Praktische Projekte und Portfolios
Arbeite an eigenen Projekten im Bereich Machine Learning und Generative AI, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Erstelle ein Portfolio, das deine Fähigkeiten demonstriert, und teile es auf Plattformen wie GitHub oder deiner persönlichen Website.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Delivery Consultant - Machine Learning (GenAI), ProServe EMEA
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Senior Delivery Consultant - Machine Learning (GenAI) bei AWS erforderlich sind.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Generative AI. Zeige konkrete Beispiele, wie du ähnliche Herausforderungen in der Vergangenheit gemeistert hast.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die Unternehmenskultur von AWS und die spezifischen Aufgaben der Stelle eingeht. Erkläre, warum du dich für diese Position interessierst und was du dem Team bieten kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Web Services (AWS) vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Informiere dich gründlich über die Position des Senior Delivery Consultant im Bereich Machine Learning bei AWS. Verstehe die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen, die mit der Implementierung von Generative AI-Lösungen verbunden sind.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Modellen demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst und Mehrwert für Kunden geschaffen hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da der Job viel Kundeninteraktion erfordert, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, um sicherzustellen, dass auch nicht-technische Stakeholder folgen können.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir gleichzeitig wertvolle Informationen über den weiteren Verlauf.
