Manager, AI-Native Software Engineering

Der Manager für AI-native Software Engineering leitet ein Team von Ingenieuren, das die Plattformen entwickelt und pflegt, die die Produkte von Libra Solutions innerhalb eines agentischen Liefermodells unterstützen. Diese Rolle kombiniert Mitarbeiterführung mit technischer Aufsicht und ist verantwortlich für die Bereitstellung hochwertiger Software, den Ausbau der AI-native Fähigkeiten des Teams und die Gewährleistung, dass das Team effektiv in einem Pod-Modell arbeitet, in dem AI-Agenten aktive Teilnehmer im SDLC neben menschlichen Ingenieuren sind.

Die idealen Kandidaten sind Spieler-Coaches, die ein Team effektiv führen und entwickeln, während sie mit der technischen Arbeit verbunden bleiben. Sie bringen starke technische Kenntnisse im Microsoft / Azure-Stack, nachgewiesene Führungskompetenzen und Erfahrung in der Leitung von Teams mit.

Diese Rolle arbeitet eng mit Engineering, Produkt und Geschäftspartnern zusammen, um hochwertige Software in großem Maßstab zu liefern. Diese Position berichtet an den Direktor für Engineering und kann an einem unserer Bürostandorte in Denver, CO, Huntersville, NC, Rosemont, IL oder Las Vegas, NV angesiedelt sein. Wir begrüßen starke Remote-Kandidaten, mit gelegentlichen Reisen nach Las Vegas nach Bedarf.

Position Verantwortlichkeiten

• Teamführung und Personalmanagement
  • Leiten, Mentoren und Entwickeln eines Teams von Software-Ingenieuren auf allen Erfahrungsstufen
  • Regelmäßige 1:1-Gespräche führen, zeitnahes und konstruktives Feedback geben und das berufliche Wachstum und die Karriereentwicklung jedes Ingenieurs unterstützen
  • Mit der Rekrutierung zusammenarbeiten, um das Team durch Anwerbung und Einstellung von Ingenieuren, die mit der AI-native technischen Ausrichtung des Teams übereinstimmen, zu vergrößern
  • Klare Erwartungen setzen, Verantwortung fördern und eine Kultur des Vertrauens, der Zusammenarbeit und der kontinuierlichen Verbesserung aufbauen
  • Leistungsprobleme konstruktiv und proaktiv angehen
• Engineering-Lieferung
  • Die Lieferverpflichtungen des Teams übernehmen; sicherstellen, dass Funktionen, Fehlerbehebungen und technische Investitionen pünktlich abgeschlossen werden und Qualitätsstandards erfüllen
  • An Sprint-Planungen, Backlog-Verfeinerungen und Priorisierungsdiskussionen mit Produkt und Stakeholdern teilnehmen
  • Blockaden beseitigen, Abhängigkeiten verwalten und sicherstellen, dass das Team alles hat, was es benötigt, um effektiv auszuführen
  • Die Teamgeschwindigkeit, Vorhersehbarkeit und Liefergesundheit innerhalb des agentischen Pod-Modells überwachen und kontinuierlich verbessern
• Technische Aufsicht und Praxis
  • Starke technische Beteiligung aufrechterhalten: an Architekturgesprächen, Code-Reviews und technischer Planung teilnehmen
  • Sicherstellen, dass das Team die Engineering-Standards für C# / .NET, API-Design, Datenbankmuster, Front-End-Entwicklung und CI/CD mit Azure DevOps einhält
  • Technische Schulden identifizieren und angehen; nachhaltige Engineering-Praktiken fördern
  • Die Einführung und effektive Nutzung von AI-unterstützenden Entwicklungstools (GitHub Copilot, Claude, Azure OpenAI) im gesamten Team vorantreiben; sicherstellen, dass Ingenieure in einem agentischen Liefer-Rhythmus arbeiten, in dem AI die Generierung in großem Maßstab übernimmt und Ingenieure für Urteilsvermögen, Qualität und architektonische Entscheidungen verantwortlich sind
  • Mit anderen Engineering-Führungskräften zusammenarbeiten, um organisatorische AI-Entwicklungsstandards, Praktiken für Prompt Engineering und Anforderungen an die Überprüfung von AI-Ausgaben zu definieren und aufrechtzuerhalten
• Metriken und kontinuierliche Verbesserung
  • Teambezogene Engineering-Metriken verfolgen und bewerten, einschließlich Sprintgeschwindigkeit und Vorhersehbarkeit, CI/CD-Pipeline-Gesundheit, Produktionsvorfälle, Trends im Fehler-Backlog und Systemleistungsdaten, um systematische Probleme zu identifizieren und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben
  • Daten nutzen, um die Engineering-Gesundheit, technische Entscheidungen, Kompromisse und Status klar an Stakeholder und Führungskräfte zu kommunizieren
  • Zu initiativen im gesamten Engineering beitragen, einschließlich Einstellpraktiken, Standards, Werkzeugen und Prozessverbesserungen

Anforderungen

• Abschluss in Informatik, Software Engineering oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung
• 7+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung
• 2+ Jahre Erfahrung im Management von Personen oder in der Teamleitung
• Starker praktischer Hintergrund in C# / ASP.NET Core, Entity Framework Core, SQL Server / Azure SQL und React oder Angular
• Erfahrung mit Azure DevOps, CI/CD-Pipelines und cloud-nativen Bereitstellungspraktiken auf Azure
• Erfahrung in enger Zusammenarbeit mit Engineering, Produkt und Geschäftspartnern in einer agilen Lieferumgebung
• Nachgewiesene Fähigkeit, ein leistungsstarkes Engineering-Team zu führen, zu entwickeln und zu halten
• Starke Problemlösungs-, Kommunikations-, Organisations- und Coaching-Fähigkeiten
• Praktische Vertrautheit mit AI-unterstützenden Entwicklungstools (GitHub Copilot, Claude, Azure OpenAI) und ein nachgewiesenes Engagement für den Aufbau von AI-native Engineering-Praktiken; in der Lage, Ingenieure in effektiver Prompt-Engineering, Bewertung von AI-Ausgaben und verantwortungsvollem AI-Einsatz zu coachen
• Erfahrung in der Leitung von Teams innerhalb agentischer oder AI-beschleunigter Liefermodelle oder ein klares Verständnis dafür, wie agentische Arbeitsabläufe die Teamrhythmen, Rollenerwartungen und Qualitätsverantwortung verändern

Vorteile

Libra Solutions bietet wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, die medizinische, zahnärztliche, visuelle und Lebensversicherungspläne sowie eine 401k-Match und bezahlte Freizeit umfassen.