Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center

Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center

Berlin Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Wissenschaftlern zur Entwicklung innovativer generativer KI-Lösungen.
  • Unternehmen: Amazon's Generative AI Innovation Center - ein Ort für bahnbrechende Technologien.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
  • Qualifikationen: PhD oder MSc in Informatik, Erfahrung im Management von KI-Teams.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

Amazon launched das Generative AI Innovation Center (GenAIIC) im Juni 2023, um AWS-Kunden zu helfen, die Nutzung von Generative AI zur Lösung von Geschäfts- und Betriebsproblemen zu beschleunigen und Innovationen in ihren Organisationen zu fördern. GenAIIC bietet Möglichkeiten zur Innovation in einer schnelllebigen Organisation, die zu bahnbrechenden Projekten und Technologien beiträgt, die auf Geräten und in der Cloud bereitgestellt werden. Als Applied Science Manager in GenAIIC werden Sie mit Technologie- und Geschäftsteams zusammenarbeiten, um neue generative AI-Lösungen zu entwickeln, die unsere Kunden begeistern.

Sie sind verantwortlich für die Leitung eines Teams von Daten-/Forschungs-/Angewandten Wissenschaftlern, Deep Learning-Architekten und ML-Ingenieuren, um generative AI-Modelle und -Pipelines zu erstellen und erstklassige Lösungen für die Geschäfts- und Missionsprobleme der Kunden bereitzustellen. Der erfolgreiche Kandidat wird sowohl technische als auch kundenorientierte Fähigkeiten besitzen, die es ihm ermöglichen, das technische 'Gesicht' von AWS innerhalb des Ökosystems/der Umgebung unserer Lösungsanbieter sowie direkt zu Endkunden zu sein. Der Kandidat muss in der Lage sein, Diskussionen mit leitenden technischen und Management-Personal innerhalb von Kunden und Partnern zu führen, während er über einen technischen Hintergrund verfügt, der es ihm ermöglicht, mit AI-Wissenschaftlern/-Ingenieuren und Softwareentwicklern zu interagieren und ihnen Anleitung zu geben.

Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat wird auch eine nachgewiesene Fähigkeit haben, strategisch über Geschäfts-, Produkt- und technische Fragen nachzudenken. Von entscheidender Bedeutung ist, dass der Kandidat ein ausgezeichneter technischer Teammanager ist, jemand, der weiß, wie man qualitativ hochwertige technische Talente einstellt, entwickelt und hält.

Wesentliche Aufgaben:
  • Direkte Zusammenarbeit mit Kunden zur Förderung der Akzeptanz und Gestaltung der Zukunft der aufregendsten aufkommenden Technologie durch Verständnis des Geschäftsproblems und Anleitung unserer Kunden bei der Implementierung von generativen AI-Lösungen sowie Entwicklung langfristiger strategischer Beziehungen zu wichtigen Konten.
  • Entwicklung des besten generativen AI-Lieferteams der Branche durch Ermöglichung und Coaching Ihres Spezialistenteams zu Best Practices und wie man wertorientierte Architekturen unterschiedlicher Größe und Komplexität erstellt und präsentiert.
  • Wachstum eines bestehenden Teams durch Einstellung, Einarbeitung, Schulung und Entwicklung neuer Wissenschaftler, Architekten und Ingenieure aus internen und externen Quellen.
  • Identifizierung von Möglichkeiten zum Aufbau wiederverwendbarer technischer Assets/Lösungen/Produkte basierend auf wiederkehrenden Mustern von Kundenbedürfnissen.
  • Bereitstellung von Kunden- und Marktfeedback an Produkt- und Engineering-Teams zur Unterstützung der Produktentwicklung.
  • Förderung des Umsatzwachstums über eine breite Palette von Kunden.
  • Vorreiter sein und Wertschöpfung für unsere Kunden vorantreiben, technische Lösungen gestalten, das Team wachsen lassen und spezifische Kundenengagements leiten.
  • Durchführung von Briefings und tiefgehenden Sitzungen für Kunden und Anleitung der Kunden zu Akzeptanzmustern und Produktionswegen.

Das GenAI Innovation Center hilft Kunden, ihre AI-Strategie zu definieren und umzusetzen, Anwendungsfälle zu skizzieren und zu entwickeln, die den größten Wert für ihre Unternehmen schaffen, die richtigen Modelle auszuwählen/zu entwickeln/anzupassen/feinabzustimmen, Wege zur Bewältigung technischer oder geschäftlicher Herausforderungen zu definieren und Pläne für die verantwortungsvolle und kosteneffiziente Einführung von Lösungen in großem Maßstab zu erstellen.

Grundqualifikationen:
  • PhD in Informatik (CS), Computertechnik (CE) oder einem verwandten technischen Bereich. Oder MSc plus mehrere Jahre Branchenerfahrung.
  • Erfahrung im Aufbau, Management und der Skalierung von AI/ML-Teams von AI-Wissenschaftlern und Ingenieuren.
  • Tiefe Kenntnisse in Machine Learning/AI/GenAI.
  • Fähigkeit, Fähigkeiten im Management von Senior Stakeholdern zu demonstrieren und effektiv mit multidisziplinären Teams zusammenzuarbeiten.
  • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Informationen klar und prägnant einer Vielzahl von Zielgruppen zu präsentieren.
  • Fähigkeit, informelle Kundenanforderungen in Problemdefinitionen zu übersetzen, mit Unklarheiten und konkurrierenden Zielen umzugehen.
  • Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von Machine Learning-Modellen oder in der Entwicklung von Algorithmen für geschäftliche Anwendungen.
Bevorzugte Qualifikationen:
  • Erfahrung im Aufbau komplexer Softwaresysteme, insbesondere im Zusammenhang mit Deep Learning, Machine Learning und Computer Vision, die erfolgreich an Kunden geliefert wurden.
  • Praktische Erfahrung in der Bereitstellung und dem Hosting großer grundlegender Modelle für geschäftliche Anwendungen.
  • Erfahrung und tiefes Wissen über AWS und AWS AI/ML-Dienste.
  • Projektmanagement-Erfahrung bei der Arbeit an funktionsübergreifenden Projekten.

Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft zentral für unseren Erfolg ist. Wir treffen Einstellungsentscheidungen basierend auf Ihren Erfahrungen und Fähigkeiten. Wir schätzen Ihre Leidenschaft für Entdeckung, Erfindung, Vereinfachung und Aufbau. Der Schutz Ihrer Privatsphäre und die Sicherheit Ihrer Daten haben für Amazon höchste Priorität. Bitte konsultieren Sie unsere Datenschutzerklärung, um mehr darüber zu erfahren, wie wir die persönlichen Daten unserer Kandidaten sammeln, verwenden und übertragen.

Unsere inklusive Kultur ermächtigt Amazonians, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu liefern. Wenn Sie eine Behinderung haben und während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses, einschließlich Unterstützung für das Vorstellungsgespräch oder den Einarbeitungsprozess, eine Arbeitsplatzanpassung oder -änderung benötigen, besuchen Sie bitte unsere Website für weitere Informationen.

Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center Arbeitgeber: United States Digital Space LLC

Amazon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld an bahnbrechenden Projekten im Bereich Generative AI zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Teamarbeit fördert Amazon eine inklusive Unternehmenskultur, die persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung unterstützt. Die Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Schulungsprogrammen, einer flexiblen Arbeitsumgebung und der Chance, an der Spitze der Technologie zu stehen, während sie bedeutende Lösungen für Kunden entwickeln.

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Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center 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 United States Digital Space LLC 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 Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center mit Bravour zu bestehen

Führungskompetenz
Kenntnisse in maschinellem Lernen (ML)
Kenntnisse in generativer KI (GenAI)
Erfahrung im Aufbau und Management von AI/ML-Teams
Stakeholder-Management
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
Technische Problemlösungsfähigkeiten

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 Applied Science Manager, AWS Generative AI Innovation Center bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!