NEW - Principal Technical AI & Solutions Consultant

Der Principal Technical & AI Solutions Consultant ist ein erfahrener Praktiker und Geschäftstreiber, der tiefgehende technische Implementierungsexpertise mit dem strategischen Geschick verbindet, das erforderlich ist, um kommerzielle Chancen in der Life-Sciences-Branche zu generieren und voranzutreiben. Diese Rolle ist einzigartig praktisch: Die Person muss sowohl beim Entwerfen und Implementieren von KI-gestützten Lösungen, der Konfiguration von Datenpipelines als auch bei der Durchführung von Systemintegrationen ebenso sicher sein wie bei der Leitung von Entdeckungssitzungen auf Führungsebene, dem Erstellen von Vorschlägen und dem Vorantreiben von Verkaufszyklen bis zum Abschluss.

Der Principal Technical & AI Solutions Consultant wird die technisch glaubwürdigste kommerzielle Stimme des Unternehmens an der Schnittstelle von KI, Daten und IT-Betrieb im Bereich Life Sciences sein – er übersetzt Kundenherausforderungen in greifbare, einsatzbereite Lösungen, die messbaren geschäftlichen und compliance-relevanten Wert liefern.

• Geschäftsentwicklung vorantreiben, indem neue Möglichkeiten in der Life-Sciences-Branche identifiziert, qualifiziert und vorangetrieben werden, mit einem Fokus auf KI-Implementierung, Daten- und Integrationsarchitektur sowie IT-gestützte Operationen.
• Den gesamten Verkaufszyklus für technische und KI-Engagements besitzen, von der ersten Kundenentdeckung und Lösungsabgrenzung über die Entwicklung von Vorschlägen, die Erstellung von SOWs, die Beantwortung von RFPs bis hin zur Vertragsausführung.
• Exekutive Kundenbeziehungen pflegen und aufbauen, überzeugende Gespräche auf C-Suite- und VP-Ebene führen, die technische Fähigkeiten mit strategischen Geschäfts- und regulatorischen Ergebnissen verbinden.
• KI- und maschinelles Lernen-Lösungen in Life-Sciences-Umgebungen entwerfen, implementieren und bereitstellen, einschließlich der Bereitstellung von großen Sprachmodellen (LLM), Retrieval-augmented Generation (RAG)-Pipelines, KI-Agenten und der Integration von maschinellen Lernmodellen in validierte Systeme.
• Datenpipelines entwerfen, erstellen und verwalten, die strukturierte und unstrukturierte Daten über Cloud-, On-Premises- und hybride Umgebungen aggregieren, transformieren und bereitstellen (z.B. Azure Data Factory, AWS Glue, Databricks, Snowflake, dbt).
• Systemintegrationsbemühungen leiten, die Unternehmensplattformen verbinden, einschließlich Veeva Vault, Salesforce, SAP, Oracle, MES, LIMS und ERP-Systeme, unter Verwendung von RESTful APIs, Nachrichtenwarteschlangen und Integrationsmiddleware.
• IT-Systeme im Bereich Life Sciences konfigurieren und verwalten, Plattformmigrationen, Cloud-Infrastrukturbereitstellungen und Implementierungen validierter Systeme in GxP-konformen Umgebungen unterstützen.
• Kunden über die aktuelle KI-Landschaft beraten, einschließlich Anbieter von Grundmodellen (OpenAI, Anthropic, Google, AWS), KI-Plattformen und spezifischen KI-Tools für die Life Sciences, und dieses Wissen in praktische, risikomanagte Bereitstellungsstrategien übersetzen.
• Technisch anspruchsvolle, aber geschäftlich zugängliche Präsentationen, Demonstrationen und Proof-of-Concept-Bauten entwickeln und bereitstellen, die die Entscheidungsfindung der Kunden beschleunigen.
• Interdisziplinäre Projektteams durch den gesamten Projektlebenszyklus leiten, um technische Qualität, termingerechte Lieferung und messbare Ergebnisse sicherzustellen.
• Projektumfänge, technische Architekturen und Liefergegenstände in Übereinstimmung mit den Kundenerwartungen und den Unternehmensstandards definieren.
• Teams von technischen Beratern aufbauen und betreuen, Best Practices in der KI-Implementierung, Datenengineering und Systemintegration im Kontext der Life Sciences etablieren.

• Zur Unternehmensführung beitragen, indem technischer Inhalt verfasst, auf Branchenforen präsentiert und Referenzarchitekturen sowie Materialien mit Standpunkten zu KI- und Datenthemen entwickelt werden.
• Aktuell bleiben über die sich entwickelnde KI-Landschaft, einschließlich Modellveröffentlichungen, agentischer Rahmenwerke, KI-Governance-Standards und FDA-Richtlinien zu KI/ML in regulierten Umgebungen.
• Mit Qualitäts-, Compliance- und Validierungsteams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass KI- und technische Lösungen die GxP-Anforderungen erfüllen und mit angemessener Validierungsrigor bereitgestellt werden können.
• Die interne Fähigkeitentwicklung unterstützen, indem Kollegen betreut, zu technischen Beschleunigern und bewährten Methoden beigetragen und an den Initiativen zur Praxisbildung des Unternehmens teilgenommen wird.
• An strategischen Kontoplanungen, Pipeline-Überprüfungen und Fähigkeitspräsentationen mit der Praxisleitung und den Vertriebsteams teilnehmen.

• Über 10 Jahre Erfahrung in technischer Beratung, Lösungsarchitektur, Datenengineering oder IT-Implementierung, davon mindestens 3 Jahre mit Fokus auf KI oder maschinelles Lernen.
• Nachweisliche Erfolge in der Geschäftsentwicklung, im Management technischer Verkaufszyklen und im Abschluss von Dienstleistungen oder Softwareengagements mit Kunden aus der Life Sciences-Branche.
• Nachgewiesene Fähigkeit, technische Gespräche auf Führungsebene zu führen und komplexe architektonische Konzepte in klare, ergebnisorientierte Geschäftsnarrative zu übersetzen.
• Praktische Erfahrung im Entwerfen und Bereitstellen von KI-Lösungen, einschließlich LLM-basierter Anwendungen, RAG-Architekturen, KI-Agenten und der Operationalisierung von ML-Modellen (MLOps).
• Fähigkeit, Datenpipelines mit modernen Datenengineering-Tools (z.B. Azure Data Factory, AWS Glue, Databricks, dbt, Airflow oder gleichwertig) zu erstellen und zu verwalten.
• Starke Erfahrung mit Systemintegrationsmustern und -technologien, einschließlich RESTful APIs, ETL/ELT-Frameworks, nachrichtenbasierten Architekturen (Kafka, Service Bus) und Unternehmensintegrationsplattformen (MuleSoft, Azure Integration Services oder gleichwertig).
• Vertrautheit mit Life-Sciences-Plattformen, einschließlich Veeva Vault, Salesforce, SAP, Oracle und/oder LIMS/MES-Systemen und deren Integrationslandschaft.
• Kenntnisse der GxP-Anforderungen, der Validierung von Computersystemen (CSV/CSA) und von 21 CFR Teil 11, wie sie auf KI- und IT-Systeme in regulierten Umgebungen zutreffen.
• Beherrschung von mindestens einer Programmiersprache oder Skriptsprache (Python, SQL, JavaScript oder gleichwertig), die in Datenengineering- oder KI-Implementierungskontexten verwendet wird.
• Außergewöhnliche schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der nachgewiesenen Fähigkeit, Vorschläge, SOWs und RFP-Antworten zu erstellen.
• Starke analytische, architektonische und problemlösende Fähigkeiten, mit einer Erfolgsbilanz im Entwerfen und Bereitstellen technisch solider Lösungen für komplexe operationale Herausforderungen.

• Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich ist erforderlich.
• Ein Master-Abschluss oder MBA ist bevorzugt.
• Zertifizierung auf Cloud-Plattformen (z.B. AWS Solutions Architect, Microsoft Azure Solutions Architect, Google Professional Data Engineer) ist bevorzugt.
• Zertifizierung in KI oder maschinellem Lernen (z.B. AWS Certified Machine Learning, Google Professional ML Engineer oder gleichwertig) ist bevorzugt.
• Zertifizierung als Project Management Professional (PMP) ist bevorzugt.

Die hier beschriebenen Arbeitsbedingungen sind repräsentativ für die Bedingungen, die ein Mitarbeiter erfüllen muss, um die wesentlichen Verantwortlichkeiten und Funktionen des Jobs erfolgreich auszuführen, und sind nicht als vollständig zu betrachten. Angemessene Vorkehrungen können getroffen werden, um es Personen mit Behinderungen zu ermöglichen, die wesentlichen Verantwortlichkeiten und Funktionen des Jobs auszuführen. Sofern keine angemessenen Vorkehrungen getroffen werden können, muss der Mitarbeiter bei der Ausübung dieser Tätigkeit:

• längere Zeit am Schreibtisch sitzen oder stehen und an einem Computer in einer klimatisierten Homeoffice-Umgebung arbeiten.
• Andere Büroproduktionsmaschinen wie einen Taschenrechner, Scanner oder Drucker bedienen.
• Häufig mit Stakeholdern per Telefon, E-Mail oder Instant Messaging kommunizieren. Es muss in diesen Situationen genaue Informationen ausgetauscht werden können.
• Bei Bedarf zu Kunden vor Ort reisen.

Das Unternehmen ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung oder Status als geschützter Veteran Berücksichtigung für eine Anstellung.

Gehalts-/Stundenlohnbereich (W2): USD 138.600 - 238.000. Der Basisgehalts-/Stundenlohnbereich stellt den erwarteten unteren und oberen Bereich der Vergütung des USDM für diese Position dar. Tatsächliche Gehälter/Stundenlöhne variieren und basieren auf verschiedenen Faktoren, wie den Qualifikationen, Fähigkeiten, Kompetenzen und der Eignung des Kandidaten für die Rolle. Die oben beschriebene Vergütung kann sich ändern und könnte höher oder niedriger sein als der beschriebene Bereich, basierend auf Marktforschungsdaten oder Budget. Vollzeitmitarbeiter sind berechtigt, an der Kranken-, Seh- und Zahnversicherung, Lebensversicherung, kurz- und langfristiger Invaliditätsversicherung, Krankenhausentschädigung, Unfall- und kritischer Pflegeversicherung teilzunehmen. Sowohl Vollzeit- als auch Teilzeitmitarbeiter, die mindestens 21 Jahre alt sind, sind berechtigt, am 401k-Plan von USDM teilzunehmen. Vollzeit- und Teilzeitmitarbeiter können Anspruch auf bezahlte Freizeit haben. Alle Mitarbeiter sind berechtigt, am Belohnungs- und Anerkennungsprogramm von USDM teilzunehmen. Weitere Informationen zu unseren Vorteilen finden Sie hier: https://usdm.com/caree #J-18808-Ljbffr