Architecture Senior Advisor – AI Principal

Standort: Remote

Verantwortlichkeiten:

• Definieren und Ausführen einer unternehmensweiten Daten- & KI-Strategie, die mit den Geschäfts- und Führungszielen übereinstimmt.
• Partnerschaft mit der Unternehmensführung zur Identifizierung und Priorisierung von KI-Anwendungsfällen, die messbaren Wert liefern.
• Festlegung eines Fahrplans für die Einführung von Generative AI, LLM-Bereitstellung und verantwortungsvolle KI-Governance.
• Als Vordenker in den Bereichen KI, ML, Datenengineering und Geschäftstransformation fungieren.
• Entwerfen und Prototypisieren von KI/ML- und GenAI-Lösungen unter Verwendung von Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, LangChain, Hugging Face und Vertex AI / Azure AI.
• End-to-End-Architektur vorantreiben – von der Datenaufnahme und Merkmalsengineering bis hin zur Modellbereitstellung und -überwachung.
• Datenwissenschaftler, MLOps-Ingenieure und Lösungsarchitekten in fortgeschrittener Modellierung, GenAI-Pipelines und Prompt-Optimierung betreuen.
• Bewerten und Integrieren von Unternehmens- und Open-Source-KI-Plattformen zur Beschleunigung von Innovationen.
• Festlegung eines Fahrplans zur Datenmodernisierung – einschließlich Datenfabric, Metadatenmanagement und Datenqualitätsrahmen.
• Partnerschaft mit der Unternehmensarchitektur, um Datenzugänglichkeit, Interoperabilität und KI-Bereitschaft sicherzustellen.
• Leitung von Initiativen zur Daten-Demokratisierung und Aktivierung von KI-nativen Plattformen (einschließlich RAG, Vektordatenbanken und Feature-Stores).
• Förderung der Konvergenz von Daten-, KI- und Analyseplattformen für eine einheitliche Intelligenzbereitstellung.
• Enger Kontakt mit Produkt-, klinischen, PBM- und Engineering-Teams, um KI-Funktionen in Geschäftsabläufe zu integrieren.
• Partnerschaft mit externen Anbietern und Hyperscalern (AWS, Azure, Google Cloud), um skalierbare KI-Lösungen gemeinsam zu entwickeln.
• Kommunikation komplexer KI-Strategien klar an die Unternehmensführung, Stakeholder und nicht-technische Partner.

Qualifikationen:

• Über 10 Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft, KI oder Unternehmensdatenstrategie, davon mindestens 5 Jahre in Führungs-/Hauptrollen.
• Starke praktische Expertise in maschinellem Lernen, GenAI, NLP/LLM-Entwicklung und MLOps.
• Nachgewiesene Fähigkeit, KI-Kompetenzzentren (CoE) aufzubauen und zu skalieren sowie technische Ausführungen mit der Unternehmensstrategie in Einklang zu bringen.
• Kenntnisse in Python, SQL, cloud-nativen KI-Plattformen und modernem Daten-Stack (Databricks, Snowflake, Airflow, MLflow usw.).
• Nachgewiesener Erfolg bei der Beeinflussung von Führungskräften und der Leitung funktionsübergreifender KI-Transformationen.

Erwünschte Erfahrungen:

• Erfahrung mit verantwortungsvoller KI, Governance-Rahmen und regulatorischer Compliance (HIPAA, PHI).
• Erfahrung in der Implementierung von agentischer KI oder autonomen Analyse-Rahmen.
• Erfolgsbilanz in der Kommerzialisierung von KI, IP-Erstellung oder Forschungsbeiträgen.
• Gutes Verständnis der Versicherungs-, PBM- und Gesundheitsdatenbereiche.
• Gutes Verständnis und praktische Erfahrung in Endbenutzer-/Kontaktzentrum-Technologievertikalen.