Staff Machine Learning Engineer - AI Tech Lead

Standort: USA

Die Verbreitung von KI und Maschinenprotokolldaten hat das Potenzial, Organisationen eine beispiellose Echtzeittransparenz in ihre Infrastruktur- und Sicherheitsoperationen zu bieten. Mit dieser Gelegenheit gehen erhebliche technische Herausforderungen einher, die das Ingestieren, Verwalten und Verarbeiten von massiven, heterogenen, hochgradigen Datenströmen in globalem Maßstab betreffen.

Als Staff Machine Learning Engineer – AI Tech Lead werden Sie das Design und die Bereitstellung der nächsten Generation von Agentic AI-Systemen für das Security Operation Center (Agentic SOC) leiten. Sie werden moderne agentische KI-Technologien bewerten, prototypisieren und produktiv umsetzen sowie skalierbare Multi-Agenten-Architekturen entwickeln, die über große Maschinen-Datenmengen nachdenken, um Echtzeit-Erkennung, -Untersuchung und -Reaktion voranzutreiben. Dies ist eine hochgradig technische Führungsrolle mit tiefem Einfluss auf die Architektur von KI-Agenten, Bewertung, LLM-Fine-Tuning und Produktions-KI-Infrastruktur. Sie helfen dabei, die technische Richtung für die agentische KI-Plattform von Sumo Logic zu definieren und spielen eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung fortschrittlicher KI-Funktionen für Kunden im globalen Maßstab.

Verantwortlichkeiten

• Führen und Partnern mit anderen Führungskräften und Teams bei der technischen Bewertung und Einführung modernster agentischer KI-Plattformen, einschließlich Anthropic (Claude), LangChain/LangGraph, AWS Bedrock und anderen aufkommenden Agenten-Frameworks.
• Architektur, Prototypisierung und Produktivsetzung von Multi-Agenten-KI-Systemen für Anwendungsfälle des Agentic SOC, einschließlich Erkennung, Triage, Untersuchung und Reaktionsabläufe.
• Verantwortung für das Design der Kernkomponenten der Agentenarchitektur, einschließlich Planung, Ausführung, Werkzeug-Orchestrierung, Gedächtnis, Kontextengineering und langlaufende Agentenabläufe.
• Leitung der Bewertungssysteme für KI-Agenten, einschließlich Offline- und Online-Bewertungspipelines, goldener Datensätze, synthetischer Datengenerierung, menschlicher und LLM-basierter Beurteilung sowie kontinuierlicher Qualitätsüberwachung.
• Vorantreiben von LLM-Fine-Tuning und Ausrichtungsbemühungen zur Verbesserung des domänenspezifischen Denkens, der Genauigkeit und Zuverlässigkeit für Sicherheits- und Beobachtungsanwendungen.
• Entwurf skalierbarer LLMOps und KI-Agenteninfrastruktur, einschließlich Inferenzrouting, Latenzoptimierung, Kostenkontrolle und Produktionsbeobachtbarkeit für Agentensysteme.
• Zusammenarbeit mit Produkt-, Sicherheits- und Datenplattform-Führungskräften und -Teams, um End-to-End-KI-Agentenfähigkeiten von Prototypen bis hin zu kundenorientierten Produktionssystemen bereitzustellen.
• Führung und Partnerschaft bei der technischen Richtung und Mentoring für KI-Ingenieure, die an agentischer KI und LLM-Systemen arbeiten.
• Definition und Implementierung von Best Practices für KI-Sicherheit, Zuverlässigkeit, Bewertung und Überwachung in produktiven agentischen Systemen.
• Agieren als technischer Senior-Eigentümer in unklaren Problemfeldern – Festlegung der technischen Richtung, Zerlegen komplexer Probleme und Vorantreiben der Lieferung über Teams hinweg.

Erforderliche Qualifikationen

• B.Tech, M.Tech oder Ph.D. in Informatik, Maschinellem Lernen, Datenwissenschaft oder einem verwandten technischen Bereich.
• 5+ Jahre praktische Branchenerfahrung im Aufbau, Betrieb und der Leitung von Produktions-ML/AI-Systemen mit nachgewiesener technischer Führung und Verantwortung.
• Starke Grundlagen in maschinellem Lernen, verteilten Systemen, Datenpipelines und großangelegtem Systemdesign.
• Tiefes Branchenverständnis von LLMs, Prompt-Engineering, Kontextengineering, agentischen KI-Designmustern und Denkabläufen.
• Starke Kenntnisse in Python und modernen ML/AI-Ökosystemen.
• Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von Bewertungsrahmen für ML/LLM-Systeme (offline + online).
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Initiativen über Teams hinweg zu leiten und Architekturentscheidungen zu beeinflussen.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe KI-Systeme in geschäftliche Auswirkungen zu übersetzen.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Praktische Erfahrung im Aufbau und der Skalierung agentischer KI-Systeme oder Multi-Agenten-Architekturen in der Produktion.
• Erfahrung mit modernen Agenten-Frameworks wie LangGraph, LangChain, CrewAI oder ähnlichem.
• Erfahrung mit großen Plattformen für Grundmodelle wie Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock oder Vertex AI.
• Erfahrung mit LLM-Fine-Tuning-Pipelines (SFT, RLHF/RLAIF, Präferenzlernen, Domänenanpassung).
• Starker Hintergrund in LLMOps, einschließlich Inferenzoptimierung, Latenz-/Kostenmanagement, Beobachtbarkeit und Produktionsüberwachung.
• Erfahrung mit ML-Infrastruktur und -Tools wie PyTorch, MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen (AWS/GCP/Azure).
• Erfahrung in der Anwendung von KI/ML auf Sicherheit, Beobachtbarkeit oder großangelegte Protokoll-/Telemetriedaten ist ein großer Vorteil.

Über uns

Sumo Logic, Inc. befähigt die Menschen, die moderne, digitale Geschäfte antreiben. Sumo Logic ermöglicht es Kunden, zuverlässige und sichere cloud-native Anwendungen durch seine Sumo Logic SaaS Analytics Log Platform bereitzustellen, die Praktikern und Entwicklern hilft, die Anwendungszuverlässigkeit sicherzustellen, sich gegen moderne Sicherheitsbedrohungen zu schützen und Einblicke in ihre Cloud-Infrastrukturen zu gewinnen. Kunden weltweit verlassen sich auf Sumo Logic, um leistungsstarke Echtzeitanalysen und Einblicke in Beobachtungs- und Sicherheitslösungen für ihre cloud-nativen Anwendungen zu erhalten.

Die erwartete jährliche Grundgehaltsbandbreite für diese Position liegt zwischen 221.000 und 260.000 USD. Die Vergütung variiert je nach verschiedenen Faktoren, zu denen (aber nicht beschränkt auf) Rollenebene, Fähigkeiten und Kompetenzen, Qualifikationen, Wissen, Standort und Erfahrung gehören. Neben dem Grundgehalt sind bestimmte Rollen berechtigt, an unseren Bonus- oder Provisionsplänen sowie an unseren Leistungsangeboten und Aktienvergütungen teilzunehmen. Sie müssen zum Zeitpunkt der Einstellung und während der gesamten Beschäftigung berechtigt sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. Derzeit können wir für diese Position keine Nicht-Einwanderungsvisum-Sponsoren anbieten.