Senior Forward Deployment Engineer - QuantumBlack, AI by McKinsey

Ihr Einfluss

Implementieren und skalieren Sie eine Next-Generation-AI-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Strategie mit Ausführung durch fortschrittliche Analytik, maschinelles Lernen und agentische Systeme zu verbinden. Arbeiten Sie an der Schnittstelle von Softwareengineering und Infrastruktur, bringen Sie fortschrittliche KI-Fähigkeiten in reale Umgebungen und stellen Sie sicher, dass sie in großem Maßstab funktionieren. Spielen Sie eine Schlüsselrolle dabei, wie diese Systeme implementiert, angenommen und betrieben werden, und ermöglichen Sie es Organisationen, komplexe KI-Strategien in praktische, wirkungsvolle Lösungen zu übersetzen. Übernehmen Sie den Lebenszyklus der Plattformbereitstellung, indem Sie Produktentwicklung und Kundenumgebungen miteinander verbinden.

Verantwortlichkeiten

• Bereitstellung und Konfiguration von produktionsreifen Systemen über Cloud- und Hybridinfrastrukturen (z. B. AWS, Azure, GCP), Validierung von Leistung und Stabilität sowie Sicherstellung strukturierter Übergaben für langfristigen Erfolg.
• Arbeiten mit containerisierten und verteilten Systemen, einschließlich Kubernetes-basierter Umgebungen, wo Zuverlässigkeit und betriebliche Stabilität entscheidend sind.
• Fehlerbehebung von Problemen von Ende zu Ende und Sicherstellung, dass Plattformen vollständig produktionsbereit sind, während Sie zur Bereitstellungstools, Automatisierung und Produktfeedbackschleifen beitragen, um die Zuverlässigkeit und Lieferung der Plattform zu verbessern.
• Ermöglichen Sie es Kunden, KI-gesteuerte Workflows auszuführen und intelligente Systeme innerhalb ihrer bestehenden Technologie-Ökosysteme zu verwalten.
• Zusammenarbeit mit technischen Stakeholdern, um die Einsatzbereitschaft der Umgebung sicherzustellen, Bereitstellungsherausforderungen zu lösen und die Annahme durch praktische Best Practices zu leiten.
• Bereitstellung von Feedbackschleifen zwischen Bereitstellungen und Produktentwicklung zur Unterstützung der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie von QuantumBlack, AI by McKinsey.
• Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Produktteams und technischen Experten in der globalen Gemeinschaft.
• Beitrag zu interdisziplinären Initiativen und dem breiteren KI-Innovationsökosystem.
• Dokumentation von Mustern, Verfeinerung von Lieferpraktiken und Unterstützung von Kollegen in verschiedenen Projekten.

Vorteile

• Kontinuierliches Lernen: Unsere Lern- und Ausbildungs-Kultur, unterstützt durch strukturierte Programme, zielt darauf ab, Ihnen beim Wachsen zu helfen, während wir eine Umgebung schaffen, in der Feedback klar, umsetzbar und auf Ihre Entwicklung fokussiert ist.
• Eine Stimme, die zählt: Von Tag eins schätzen wir Ihre Ideen und Beiträge. Sie werden einen greifbaren Einfluss haben, indem Sie innovative Ideen und praktische Lösungen anbieten.
• Globale Gemeinschaft: Mit Kollegen aus über 65 Ländern und mehr als 100 verschiedenen Nationalitäten fördert die Vielfalt unserer Firma Kreativität und hilft uns, die besten Lösungen für unsere Kunden zu finden.
• Weltklasse-Vorteile: Neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt, das auf Ihrem Standort, Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten basiert, bieten wir ein umfassendes Leistungspaket, um ganzheitliches Wohlbefinden für Sie und Ihre Familie zu ermöglichen.

Ihre Qualifikationen und Fähigkeiten

• Abschluss (Bachelor oder Master) in Informatik, maschinellem Lernen, angewandter Statistik, Mathematik, Ingenieurwesen, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich.
• Über 4 Jahre praktische Erfahrung als Software- oder Plattformingenieur mit Erfahrung in der Bereitstellung von Unternehmensplattformen.
• Starke Ingenieurgrundlagen mit Kenntnissen in Python und Vertrautheit mit moderner Full-Stack-Entwicklung (z. B. React, NextJS oder Ähnliches).
• Erfahrung im Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten von cloudbasierten Systemen (AWS, Azure oder GCP), einschließlich Containerisierung (Docker) und Orchestrierungsframeworks, mit praktischer Erfahrung im Betrieb und in der Fehlersuche von Produktionssystemen.
• Tiefe Expertise in der Architektur von Kubernetes-Clustern, Installation, Konfiguration und Lebenszyklusmanagement in Produktionsmaßstab.
• Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code (z. B. GitHub Actions, GitLab CI, Terraform, Ansible, Helm).
• Starkes Verständnis von Datenarchitekturen und Plattformdesign, einschließlich relationaler und graphbasierter Datenbanken (z. B. PostgreSQL, Neo4j), Datenpipelines und Integrationsmustern zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.
• Vertrautheit mit Konzepten der KI-Plattform, einschließlich Modellintegrationsmustern, agentischen Workflows und wie KI-gesteuerte Anwendungen mit zugrunde liegenden Daten und Infrastrukturen interagieren, ist von Vorteil.
• Starke Problemlösungsfähigkeiten mit einem strukturierten Ansatz zur Fehlersuche und Problemlösung in komplexen, nicht standardmäßigen Umgebungen.
• Erfahrung mit DevSecOps und Praktiken zur Sicherheit der Infrastruktur (z. B. IAM/SSO, RBAC, Geheimnisverwaltung, Verschlüsselung) ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Bereitstellungsstandards, Entwicklung von Betriebsanleitungen und Automatisierungsframeworks ist ein großer Vorteil.
• Vertrautheit mit Beobachtbarkeit, Überwachungs- und Compliance-Tools (z. B. Prometheus, Grafana, ELK) und Erfahrung in sicheren oder regulierten Umgebungen ist von Vorteil.
• Bereitschaft zu reisen.
• Fähigkeit, effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern in kundenorientierten Umgebungen zu kommunizieren, einschließlich der Durchführung von Schulungen, Dokumentationen und Trainings.