Senior Applied AI Solutions Engineer

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Applied AI Solutions Engineer mit Sitz in Deutschland. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von fortgeschrittener ML-Engineering, Kundenerfolg und Produktentwicklung innerhalb einer sich schnell entwickelnden AI-Infrastrukturumgebung.

Sie werden Unternehmenskunden dabei helfen, komplexe Machine-Learning-Workloads von der Machbarkeitsstudie in die Produktion zu überführen. Rund die Hälfte Ihrer Zeit wird damit verbracht, direkt mit Kunden zu arbeiten, technische Herausforderungen zu lösen und deren Adoption der Plattform zu beschleunigen. Der Rest wird sich auf den Aufbau von Prototypen, die Erkundung neuer AI-Techniken und die Demonstration neuer Möglichkeiten im gesamten Produktportfolio konzentrieren. Ihre praktische Erfahrung im Feld wird die Produktprioritäten direkt beeinflussen und dazu beitragen, wiederkehrende Kundenherausforderungen in konkrete Verbesserungen umzuwandeln.

Sie werden in Bereichen wie Inferenz, Datenbanken, MLOps, serverless AI, agentische Architekturen und spezialisierten AI-Anwendungen arbeiten. Dies ist eine hochgradig autonome Rolle für einen Ingenieur, der technischen Tiefgang, Kundeneinfluss und eine direkte Stimme in der Evolution von AI-Produkten wünscht.

Verantwortlichkeiten

• Erstellen Sie ausgefeilte Prototypen und technische Demonstrationen in den Bereichen serverless Inferenz, Datenbanken, MLflow, MLOps und angewandte AI-Anwendungsfälle, einschließlich Physical AI sowie Gesundheits- und Lebenswissenschaften.
• Unterstützen Sie Unternehmenskunden praktisch durch Design von Machbarkeitsstudien, technische Einarbeitung, Validierung und den Übergang von Experimenten zur Produktion.
• Agieren Sie als technische Brücke zwischen den ML-Teams der Kunden und der Plattform, helfen Sie bei der Diagnose von Herausforderungen und beschleunigen Sie die Wertschöpfung in den ersten Monaten der Adoption.
• Führen Sie Recherchen zu neuen angewandten AI-Techniken durch, einschließlich neuer Trainingsansätze, Inferenzoptimierungen, agentischer Architekturen und Frameworks, und verwandeln Sie relevante Entdeckungen in funktionierende Prototypen.
• Übersetzen Sie Forschung und Kundenerfahrungen in technische Berichte, Empfehlungen und umsetzbares Produktfeedback.
• Identifizieren Sie wiederkehrende Probleme in den Kundenimplementierungen und liefern Sie spezifische, evidenzbasierte Eingaben, die den Produktfahrplan gestalten können.
• Entwickeln Sie wiederverwendbare technische Ressourcen wie Notebooks, Referenzarchitekturen, Benchmarks und Implementierungsleitfäden, um die Einarbeitung zu erleichtern.
• Arbeiten Sie mit Vertriebs-, Produkt-, Ingenieur- und Kunden-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass technische Erkenntnisse in praktische Lösungen und Produktverbesserungen umgesetzt werden.
• Verfolgen Sie Entwicklungen im AI-Ökosystem und helfen Sie dem breiteren Team, wichtige Trends in der angewandten AI in den nächsten 6–12 Monaten vorherzusehen.

Anforderungen

• Starke praktische Erfahrung mit modernen Machine-Learning-Systemen, einschließlich Feinabstimmung großer Modelle, Debugging verteilter Trainingslasten, Aufbau von Produktions-RAG oder agentischen Pipelines und Optimierung von GPU-basierter Inferenz.
• Fließend im modernen ML-Technologiestack, einschließlich PyTorch, Hugging Face, CUDA-Grundlagen, Kubernetes für ML, MLflow oder gleichwertige Plattformen und Vektordatenbanken.
• Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Unternehmens-ML-Teams, sei es in einer Rolle im Bereich Solutions Engineering, Customer Engineering, ML Engineering oder in einer eng verwandten Funktion.
• Nachgewiesene Fähigkeit, neue Techniken zu recherchieren, technische und akademische Arbeiten zu lesen und relevante Ergebnisse in funktionierende Implementierungen zu übersetzen.
• Starkes Verständnis der ML-Infrastruktur und die Fähigkeit, komplexe Workloads im gesamten Stack zu beheben.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Erklärungen für Zielgruppen von ML-Ingenieuren bis hin zu leitenden Technologie- und Geschäftsführern anzupassen.
• Starke Kundenorientierung kombiniert mit der Fähigkeit, technische Tiefe und Ingenieurtiefe aufrechtzuerhalten.
• Fähigkeit, effektiv in einer stark variierenden Umgebung zu arbeiten, die zwischen Kundenproblemen, technischer Forschung, schnellem Prototyping und Produktfeedback wechselt.
• Erfahrung in Physical AI, Robotik, Simulation, Gesundheits- und Lebenswissenschaften, Arzneimittelentdeckung, medizinischer Bildgebung, klinischer NLP oder Entwicklung von Unternehmens-AI-Anwendungen ist von Vorteil.
• Vertrautheit mit großangelegten MLOps-Technologien wie Kubeflow, Metaflow, Argo oder Ray ist ein Plus.
• Frühere Erfahrungen bei einem Cloud-Anbieter oder AI-Infrastrukturunternehmen sind vorteilhaft.
• Öffentlich geteilte technische Arbeiten, wie nützliche Notebooks, Vorträge, technische Artikel oder Open-Source-Beiträge, sind ein starkes Plus.

Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung, mit dem angegebenen Grundvergütungsbereich von 200.000–350.000 USD, abhängig von Erfahrung, Fähigkeiten, Qualifikationen, Niveau und Standort.
• Umfassendes Leistungspaket.
• Flexible Arbeitsbedingungen mit erheblichem Eigentum und Autonomie.
• Berufliches Wachstum, kontinuierliches Lernen und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
• Gelegenheit, an bedeutenden AI- und ML-Infrastrukturprojekten zu arbeiten.
• Kollaborative, innovative und schnelllebige Arbeitsumgebung.
• Internationale Umgebung mit talentierten Teams, die an mehreren Standorten verteilt sind.
• Gelegenheit, direkt mit Unternehmenskunden zu arbeiten und die Produktentwicklung zu beeinflussen.
• Einblick in aufkommende Bereiche der angewandten AI, einschließlich generativer AI, agentischer Systeme, MLOps, Inferenzoptimierung, Physical AI und Gesundheitsanwendungen.
• Eine Umgebung, die Initiative, technische Exzellenz, Vertrauen und sinnvolles Eigentum schätzt.
• Inklusive Arbeitsplatz, der sich für Chancengleichheit und eine vielfältige, unterstützende Kultur einsetzt.