AI Innovation Technical Solutions Consultant, Google Cloud (English, German)

Hinweis: Durch die Bewerbung auf diese Position haben Sie die Möglichkeit, Ihren bevorzugten Arbeitsort aus den folgenden Optionen auszuwählen: Frankfurt am Main, Deutschland; München, Deutschland; London, UK.

Minimale Qualifikationen:

• Abschluss in Informatik, einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 7 Jahre Erfahrung in Software- oder Datenengineering, einschließlich einer oder mehrerer Programmiersprachen (z. B. Python, Go, Java) sowie mit Entwurfsmustern, Testframeworks und API-Vertragsdesign.
• Erfahrung mit maschinellen Lernmethoden (Deep Learning, Reinforcement Learning), Modellidentifikation, -auswahl und KI-Betrieb (z. B. Modellüberwachung).
• Erfahrung mit Generativer KI und agentischer Orchestrierung unter Verwendung von Frameworks (z. B. LangChain, CrewAI oder Vertex AI Agent Builder) und Vektordatenbanken.
• Fähigkeit, fließend Englisch und Deutsch zu kommunizieren, um das Beziehungsmanagement mit Kunden in Deutschland zu unterstützen.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor sowie mit den regulatorischen und operationellen Abläufen der Abwicklung oder Verwahrung.
• Erfahrung mit FSI-regulatorischen Praktiken und Datenresidenz, Verschlüsselung im Ruhezustand/Transit (CMEK) und Anforderungen an „erklärbare KI“ im Bankwesen.
• Erfahrung mit Datenmodellierung von relationalen, NoSQL- und analytischen Datenmodellen (Star Schema, Data Vault usw.).
• Erfahrung mit BigQuery, Vertex AI, Dataflow und Pub/Sub mit der Fähigkeit, die Entdeckungsphase zu leiten, vom vagen Geschäftsproblem zu einem strukturierten Produktanforderungsdokument (PRD) und einem funktionierenden technischen Demo.
• Erfahrung in einer hochentwickelten DevOps-Kultur (trunk-basierte Entwicklung, automatisiertes Testen, Blue/Green-Deployments).

Über die Stelle:

Das Global Solutions and Consumer AI-Team beschleunigt den Kundenwert und erhöht die Akzeptanz, indem es innovative, wiederholbare und unternehmensbereite Lösungen liefert, die sich auf den Geschäftswert konzentrieren. Machen Sie Google Cloud zur bevorzugten Wahl für Kunden, indem Sie die wertvollsten, branchenspezifischen Lösungen liefern.

In dieser Rolle werden Sie mit Kunden zusammenarbeiten, um erste Konzepte in die Realität umzusetzen. Sie werden Lösungen mit den neuesten Technologien für maschinelles Lernen und generative KI erstellen, um traditionelle Arbeitsabläufe für einen Kunden in der Finanzbranche der Kapitalmärkte zu ersetzen. Sie werden im Herzen der Infrastrukturen der Finanzmärkte (FMIs) arbeiten, einschließlich hochriskanter Clearing-, Abwicklungs- und Verwahrumgebungen, um zu identifizieren, wo KI systemische Effizienz fördern kann.

Sie werden als motivierter Innovator und Entwickler agieren, der mit minimaler Anleitung arbeiten kann. Sie werden nicht nur Code schreiben und funktionale Prototypen erstellen, sondern auch die kritischen Benutzerreisen (CUJs) und technischen Anforderungen definieren, die einen Proof-of-Concept (POC) in eine skalierbare, produktionsbereite Lösung umwandeln, die von einer breiten Basis von Google Cloud-Plattform (GCP)-Kunden genutzt werden kann.

Google Cloud beschleunigt die Fähigkeit jeder Organisation, ihr Geschäft und ihre Branche digital zu transformieren. Wir liefern unternehmensgerechte Lösungen, die die modernste Technologie von Google nutzen, und Werkzeuge, die Entwicklern helfen, nachhaltiger zu arbeiten. Kunden in mehr als 200 Ländern und Gebieten wenden sich an Google Cloud als ihren vertrauenswürdigen Partner, um Wachstum zu ermöglichen und ihre kritischsten Geschäftsprobleme zu lösen.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen und Erstellen autonomer agentischer Arbeitsabläufe unter Verwendung von Technologien für maschinelles Lernen und generative KI als Teil eines vollständig autonomen oder menschlich unterstützten agentischen Arbeitsablaufs.
• Partnerschaft mit Kundenleitern (Geschäftsnutzer), um hochwirksame KI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Übersetzen Sie diese in Produktanforderungsdokumente (PRDs), die kritische Benutzerreisen (CUJs) und Erfolgsmessungen klar definieren.
• Bewerten und integrieren Sie KI-Lösungen mit modernen Datenfundamenten, einschließlich relationaler Datenbanken, Data Lake Houses und Echtzeit-Streaming-Architekturen.
• Sicherstellen, dass alle Prototypen mit einer „Produktions-zuerst“-Mentalität erstellt werden.
• Implementieren grundlegender CI/CD-Pipelines und Nutzen von Infrastructure-as-Code (IaC) (z. B. Terraform), um sicherzustellen, dass Umgebungen reproduzierbar und sicher sind.
• Erstellen Sie klare technische Leitfäden, um einen nahtlosen Übergang vom POC zu den Engineering-Teams zu gewährleisten.