Applied AI Architect, Large Enterprise

Über das Team

Das AI Architect-Team arbeitet mit Organisationen zusammen, um die leistungsfähigsten Modelle von OpenAI in bedeutende, reale Auswirkungen umzuwandeln. Wir arbeiten mit Kunden aus verschiedenen Branchen und digitalen Unternehmen zusammen, um zu identifizieren, wo KI Wert schaffen kann, sichere und skalierbare Lösungen zu entwerfen und diese Lösungen von der frühen Erkundung in eine nachhaltige Produktionsadoption zu überführen. Das Team vereint technische Strategie, Kundenpartnerschaft und praktische Bereitstellungsexpertise und arbeitet eng mit Vertrieb, Produkt, Engineering, Forschung und spezialisierten Lieferteams zusammen.

Über die Rolle

Als AI Architect sind Sie der senior technische Verantwortliche für ein benanntes Portfolio von Kunden und der primäre technische Ansprechpartner für deren Führungsteams. Sie agieren als der "CTO Ihres Geschäftsbereichs", gestalten die KI-Strategie jedes Kunden und leiten deren Reise von der Vorverkaufsentdeckung und Lösungsbewertung bis hin zur Bereitstellung, Adoption und messbaren Geschäftsauswirkungen. Sie sind verantwortlich für den technischen Account-Plan über ChatGPT Enterprise, die OpenAI API, Codex und andere agentische KI-Lösungen. In Zusammenarbeit mit dem Account Director übersetzen Sie geschäftliche Prioritäten in ein fokussiertes Anwendungsportfolio, einen umsetzbaren Adoptionsfahrplan und einen klaren Weg zu dauerhaftem Kundenwert und Wachstum.

In dieser Rolle werden Sie:

• Als primärer technischer Berater und langfristiger technischer Beziehungsinhaber für ein benanntes Portfolio bestehender Kunden und Vorverkaufsinteressenten fungieren.
• Mit Account Directors an der Kontostrategie zusammenarbeiten, während Sie den technischen Account-Plan, technische Meilensteine, Adoptionsprioritäten und Expansionsmöglichkeiten besitzen.
• Entdeckungen mit Führungskräften und technischen Teams leiten, um Anwendungsfälle zu identifizieren, zu qualifizieren und zu priorisieren, die mit bedeutenden Geschäftsergebnissen verbunden sind.
• Klare angewandte KI-Architekturen entwickeln, die Modelle, Anwendungen, Daten, Integration, Sicherheit, Datenschutz, Governance, Bewertung und Bereitstellung umfassen.
• Kunden durch technische Bewertungen, Demonstrationen, Workshops, Prototypen und Wertnachweise führen und Vertrauen sowohl in die Lösung als auch in ihren Weg zur Produktion sichern.
• Ein fokussiertes Anwendungsportfolio mit klaren Entscheidungskriterien, Verantwortlichkeiten, Blockaden, Erfolgsmessungen, Lieferbedarfen und Adoptionsplänen pflegen.
• Vertrauensvolle Beziehungen und technische Champions bei CTOs, CIOs, CISOs, KI-Führungskräften, Engineering-Teams und anderen Stakeholdern aufbauen.
• Unterstützung von Deployment Engineering, Implementierung, Schulung und Befähigung, Produkt- und Fachspezialisten, Partnern und anderen Lieferteams qualifizieren und koordinieren.
• Für den technischen Fortschritt und die Ergebnisse der Kunden verantwortlich bleiben, während sichergestellt wird, dass die Lieferteams die Umsetzung nach der Einbindung übernehmen.
• Adoption, Nutzung, Kontogesundheit, Produktionsbereitschaft und messbare Kundenwirkungen verfolgen und frühzeitig intervenieren, wenn Risiken die Wertrealisierung gefährden.
• Branchenspezifisches oder digitales Fachwissen anwenden, um wiederholbare Muster zu erkennen, Kundenprioritäten zu schärfen und relevante Expansionsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Kundeninsights mit Produkt, Engineering und Forschung teilen und Erkenntnisse aus dem Feld in bessere Produkte, Architekturleitlinien und wiederverwendbare Praktiken umsetzen.

Sie könnten in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:

• Erhebliche Erfahrung in kundenorientierten technischen Rollen wie Lösungsarchitektur, Lösungsengineering, technischem Account-Management, KI-Bereitstellung oder technischem Kundenerfolg haben.
• Unternehmen durch technische Bewertungen bis hin zur Produktionsadoption und messbaren Geschäftsauswirkungen geleitet haben.
• Glaubwürdigkeit bei senior technischen und geschäftlichen Führungskräften aufbauen und ebenso gut mit praktischen Ingenieuren kommunizieren können.
• Starke Grundlagen in Software- und Cloud-Architektur mitbringen, einschließlich APIs, verteilten Systemen, Datenintegration, Identität, Sicherheit und Datenschutz.
• Moderne KI-Systeme, fortschrittliche LLM-Modelle, agentische Anwendungen, Modellevaluation, Abruf oder Unternehmens-KI-Workflows verstehen.
• Prototypen erstellen, technische Abwägungen erklären und sicher mit APIs, SDKs und Programmiersprachen wie Python oder JavaScript arbeiten können.
• Gesunden Urteilsvermögen darüber haben, wann man persönlich tief eintauchen sollte, wann man Spezialisten einbeziehen sollte und wie man klare Übergaben und Verantwortlichkeiten definiert.
• Erfahrung in der Entwicklung technischer Account-Pläne, der Priorisierung komplexer Kundenportfolios und der Verknüpfung von Adoption mit messbaren Ergebnissen mitbringen.