Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite technische Entdeckungssitzungen und entwickle ML-Lösungen für Kunden.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI-Lösungen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Mentoring.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 6-8 Jahre Erfahrung in ML oder Data Science und starke technische Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
- Lead technical discovery sessions with prospective clients to understand business problems and translate them into feasible ML solutions
- Design end-to-end ML architectures and author technical proposals, including scope, timeline, cost, and resource estimates
- Create and deliver compelling technical presentations and demonstrations to both technical and non-technical audiences
- Support General Managers in winning new business through technical leadership
- Architect agentic AI solutions leveraging autonomous decision‑making, tool orchestration, and LLM‑based workflows
- Design MCP (Model Context Protocol) integration strategies for client environments
- Evaluate and recommend appropriate agent frameworks (Lang Graph, Claude Agent SDK, and others) based on client use cases
- Develop reference architectures for common agentic patterns including RAG agents, multi‑agent systems, and tool‑using agents
- Build POC demonstrations showcasing agentic capabilities using AI‑assisted development tools
- Advise clients on build‑vs‑buy decisions for agentic components and assess Agent Ops requirements including monitoring, evaluation, and cost optimization
- Serve as the primary technical point of contact throughout the project lifecycle
- Manage technical stakeholder expectations and navigate complex organizational dynamics
- Build long‑term trusted advisor relationships with clients
- Collaborate with delivery teams to ensure smooth project handoffs
- Provide technical guidance during project execution
- Contribute to reusable solution patterns, agentic accelerators, and Provectus AI toolkit documentation
- Mentor engineers on client communication and solution design
Requirements
- 6–8+ years of demonstrated experience in ML or data science roles
- Proven track record in client‑facing technical roles, including leading pre‑sales or discovery engagements
- Portfolio of successfully architected and delivered ML solutions with a history of winning business through technical leadership
- Deep understanding of the full ML lifecycle from data ingestion through production deployment
- Experience designing scalable, production‑grade ML architectures across multiple ML domains (RAG, Computer Vision, Time Series, Recommendation Systems, and others)
- Strong experience architecting LLM‑based applications, including agentic systems
- Proficiency with agent design patterns, state management, and orchestration frameworks (Lang Graph, Lang Chain agents, multi‑agent systems)
- Hands‑on experience with the Claude ecosystem: Claude Code, Claude Agent SDK, and Anthropic's tool ecosystem
- Working knowledge of Model Context Protocol (MCP) architecture for designing client integrations
- Demonstrated use of AI‑assisted development tools (Cursor, Git Hub Copilot, Claude Code) for rapid prototyping and POC development
- Advanced knowledge of AWS ML and data services including Sage Maker, Bedrock, Lambda, and ECS
- Deep understanding of Amazon Bedrock agents, knowledge bases, and model hosting options
- Experience with serverless architectures (Lambda, API Gateway, Step Functions) for agentic workflows
- Knowledge of MLOps, LLMOps, and Agent Ops practices including monitoring, evaluation, and cost optimization
- Ability to design cost‑effective solutions with clear TCO analysis and trade‑off assessment
- Understanding of data security, privacy, and compliance requirements
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related technical field, or equivalent experience with a demonstrable technical foundation
Certifications & Qualifications
- Bachelor's degree in Computer Science
- Master's degree in Data Science
- Master's degree in Engineering
- #J-18808-Ljbffr
Senior AI Solutions Architect, AWS Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI Solutions Architect, AWS erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Jobtailor zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Solutions Architect, AWS mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior AI Solutions Architect, AWS bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Jobtailor entscheidend sein!
