Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite eng mit führenden ML- und GenAI-Teams zusammen und berate Kunden zu Best Practices.
- Unternehmen: Arize AI, ein führendes Unternehmen im Bereich KI-Überwachung und -Bewertung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Sozialleistungen und unbegrenzter Urlaub.
- Weitere Informationen: Remote-first Kultur mit Büros in NYC und San Francisco für persönliche Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und unterstütze Unternehmen bei der Optimierung ihrer Systeme.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Science oder Machine Learning und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About Arize
AI is rapidly transforming the world.
As generative AI reshapes industries, teams need powerful ways to monitor, troubleshoot, and optimize their AI systems.
That’s where we come in.
Arize AI is the leading AI & Agent Engineering observability and evaluation platform, empowering AI engineers to ship high-performing, reliable agents and applications.
From first prototype to production scale, Arize AX unifies build, test, and run in a single workspace—so teams can ship faster with confidence.
We’re a Series C company backed by top-tier investors, with over $135M in funding and a rapidly growing customer base of 150+ leading enterprises and Fortune 500 companies.
Customers like Booking. com, Uber, Siemens, and Pepsi Co leverage Arize to deliver AI that works.
The Team
Our engineering team builds systems that interact with some of the most complex software ever deployed in production.
The team is composed of industry veterans that have built deep learning infrastructure, autonomous drones, ridesharing marketplaces, ad tech and much more.
We are looking for a client-obsessed AI Solutions Engineer with entrepreneurial tendencies to join the good fight and help build out our Solutions Engineering org.
You’ll be the trusted technical advisors for our customers, driving business value, offering advice, and growing accounts.
You’ll accomplish this by leading customers to solutions oftentimes by teaching the product to new users or consulting on best practices.
You must be ready for technical discussions with data scientists and engineers, then demonstrate the value of Arize in business discussions with directors and executives.
The goal is to enable our customers to become successful and enthusiastic about Arize.
While we are a remote-first company, the nature of this role requires candidates to be based in the New York City metro area/EST time zone.
- What You’ll Do
- Work closely with some of the most sophisticated ML / Gen AI teams in the world.
- You will act as a trusted advisor to our customers, while also building relationships with technical and business stakeholders.
- Advise on Gen AI and ML best practices
- Give ML and LLM product demos to technical and business stakeholders
- Run strategic business reviews for customers in partnership with our sales team
- Interface with our pre-sales engineering team to gather client goals and KPI’s.
- Partner with our product and engineering teams to help drive the product roadmap
- Spearhead new opportunities within existing accounts to help drive expansions.
- What We’re Looking For
Note: Even if you do not check every single box, we still encourage you to apply!
- Previous experience working as a Data Scientist, Machine Learning Engineer, or as an Engineer working with ML models or Gen AI applications in production.
- Comfortable working in public Cloud environments (AWS, Azure, GCP)
- Knowledge of machine learning frameworks such as Tensor Flow, Py Torch or Scikit-learn
- Knowledge of LLM / Agentic frameworks such as Llamaindex, Lang Graph, and DSPy
- Understanding of ML/DS concepts, model evaluation strategies and lifecycle (feature generation, model training, model deployment, batch and real time scoring via REST APIs) and engineering considerations
- Understanding of Gen AI concepts and application evaluation + development lifecycle
- Proficiency in a programming language (Python, JS/TS, Java, Go, etc)
- Strong Communication Skills - Ability to simplify complex, technical concepts.
- A quick and self learner - undaunted by technical complexity of production ML deployments and welcome the challenge to learn about them and develop your own POV.
- Bonus Points, But Not Required
• Previous engineering experience in
- Data Science
- MLOps
- ML Frameworks
- LLM / Agentic frameworks
- Customer facing experience strongly preferred such as Solutions Architect, Implementation Specialist, Sales Engineer, Customer Success Engineer, Consultant, or Professional Service roles
- Prior experience working with applications deployed with Kubernetes
- Prior experience demoing technical products to both business and technical audiences
The estimated annual salary and variable compensation for this role is between $125,000 - $175,000, plus a competitive equity package.
Actual compensation is determined based upon a variety of job related factors that may include: transferable work experience, skill sets, and qualifications.
Total compensation also includes a comprehensive benefit package, including: medical, dental, vision, 401(k) plan, unlimited paid time off, generous parental leave plan, and others for mental and wellness support.
While we are a remote-first company, we have opened offices in New York City and the San Francisco Bay Area, as an option for those in those cities who wish to work in-person.
For all other employees, there is a WFH monthly stipend to pay for co-working spaces.
More About Arize
Arize’s mission is to make the world’s AI work—and work for people.
Our founders came together through a shared frustration: while investments in AI are growing rapidly across every industry, organizations face a critical challenge—understanding whether AI is performing and how to improve it at scale.
Diversity & Inclusion @ Arize
Our company’s mission is to make AI work and make AI work for the people, we hope to make an impact in bias industry-wide and that’s a big motivator for people who work here.
- We actively hope that individuals contribute to a good culture
- Regularly have chats with industry experts, researchers, and ethicists across the ecosystem to advance the use of responsible AI
- Culturally conscious events such as LGBTQ trivia during pride month
- We have an active Lady Arizers subgroup
- #J-18808-Ljbffr
AI Solutions Engineer, East Arbeitgeber: Arize AI
Arize AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen konzentriert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, einer offenen Unternehmenskultur und umfassenden Vorteilen wie unbegrenztem Urlaub und einem wettbewerbsfähigen Equity-Paket fördert Arize das Wachstum und die Zufriedenheit seiner Mitarbeiter. Die Büros in New York City bieten zudem eine inspirierende Arbeitsumgebung für diejenigen, die den persönlichen Austausch suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Solutions Engineer, East 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 Arize AI 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 AI Solutions Engineer, East 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 AI Solutions Engineer, East bei Arize AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arize AI 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 Arize AI entscheidend sein!
