Senior Customer AI Engineer - Token Factory

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Customer AI Engineer – Token Factory mit Sitz in der Schweiz. Treten Sie einer innovativen AI-Infrastrukturumgebung bei, die sich darauf konzentriert, Unternehmen zu helfen, fortschrittliche AI-Anwendungen von der Experimentierung bis zur zuverlässigen Produktion in großem Maßstab zu bringen.

In dieser Rolle werden Sie Engineering, Lieferung und Kundenerfolg verbinden und sicherstellen, dass AI-Workloads effizient und zuverlässig in realen Umgebungen funktionieren. Sie werden Kunden durch den Übergang vom Proof of Concept zur Produktion führen und dabei Leistung, Skalierbarkeit, Kosten und Systemzuverlässigkeit optimieren. Sie arbeiten eng mit den Ingenieurteams der Kunden sowie internen Produkt- und Infrastruktur-Spezialisten zusammen, um komplexe Herausforderungen zu lösen und praktische technische Lösungen zu liefern. Sie spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Verwaltung von Produktionsvorfällen und der Identifizierung von Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Verantwortlichkeiten

• Leiten Sie den Übergang vom Proof of Concept zur Produktion.
• Besitzen Sie die Kundenreise vom ersten Proof of Concept (PoC) über die Produktionsbereitstellung bis hin zur laufenden Skalierung.
• Sicherstellen, dass die AI-Workloads der Kunden erfolgreich bereitgestellt werden, stabil bleiben und sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen.
• Die Zeit bis zur Produktion und den Wert beschleunigen, indem technische Hindernisse während der Implementierung identifiziert und angegangen werden.

Optimieren Sie die Leistung und Zuverlässigkeit von AI-Workloads

• Entwickeln Sie ein umfassendes Verständnis der Kundenarchitekturen, AI-Anwendungsfälle und Infrastrukturanforderungen.
• Überwachen und verbessern Sie die Inferenzleistung, einschließlich Latenz, Durchsatz, Ressourcennutzung und Kosteneffizienz.
• Identifizieren Sie Leistungsengpässe, untersuchen Sie die Ursachen und implementieren Sie praktische Lösungen zur Verbesserung der Systemzuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
• Wenden Sie Best Practices für Inferenz-Frameworks und AI-Infrastruktur an, um effiziente Produktions-Workloads zu unterstützen.

Als vertrauenswürdiger technischer Partner fungieren

• Direkt mit den Ingenieurteams der Kunden, Spezialisten für maschinelles Lernen und anderen technischen Stakeholdern zusammenarbeiten, um erfolgreiche AI-Bereitstellungen sicherzustellen.
• Beratung zu Best Practices für die Implementierung, Leistungsoptimierung, Fehlersuche und Produktionsbereitschaft bieten.
• Komplexe technische Herausforderungen in klare Empfehlungen und umsetzbare Lösungen übersetzen.
• Mit Lösungsarchitekten und internen Ingenieurteams zusammenarbeiten, um die Anforderungen der Kunden mit den Plattformfähigkeiten in Einklang zu bringen.

Koordinieren von Produktionsvorfällen und technischen Risiken

• Als primärer technischer Ansprechpartner für produktionsbezogene Probleme und Bereitstellungsherausforderungen fungieren.
• Koordinieren Sie die Untersuchung und Lösung von Vorfällen mit internen Produkt-, Infrastruktur- und Ingenieurteams.
• Kommunizieren Sie klar mit den Kunden in Hochdrucksituationen, indem Sie rechtzeitige Updates bereitstellen und die Probleme zur Lösung vorantreiben.
• Identifizieren Sie potenzielle Risiken proaktiv und setzen Sie Maßnahmen um, um Störungen der Kunden-Workloads zu minimieren.

Kontinuierliche Verbesserung und Kundenergebnisse vorantreiben

• Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Optimierung bestehender Bereitstellungen, Verbesserung der Kundenergebnisse und Erweiterung der effektiven Nutzung der AI-Infrastruktur.
• Strukturierte Rückmeldungen aus realen Kundenbereitstellungen sammeln und Erkenntnisse an Produkt- und Infrastrukturteams kommunizieren.
• Zur Verbesserung der Plattformfähigkeiten, Bereitstellungsmethoden und Betriebsprozesse beitragen.
• Helfen Sie, skalierbare Ansätze zu entwickeln, die das Gesamterlebnis der Kunden verbessern und die langfristige Akzeptanz unterstützen.

Anforderungen:

• Praktische Erfahrung mit AI-Inferenz-Frameworks wie vLLM, TensorRT oder ähnlichen Technologien, mit einem Verständnis ihrer Anwendung in Produktionsumgebungen.
• Starkes Verständnis von Cloud-Infrastruktur, verteilten Systemen oder hochbelasteten Anwendungen, einschließlich der technischen Herausforderungen, die mit skalierbaren Produktionsbereitstellungen verbunden sind.
• Vertrautheit mit AI- und maschinellen Lern-Workloads, insbesondere großen Sprachmodellen (LLMs), Modellinferenz und der Infrastruktur, die erforderlich ist, um sie effizient zu bedienen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe technische Probleme zu beheben, das Systemverhalten zu untersuchen, Leistungsengpässe zu identifizieren und effektive Lösungen zu entwickeln.
• Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit technischen Kunden, wie Software-Ingenieuren, maschinellen Lernteams oder Infrastruktur-Spezialisten.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu erklären und die Kommunikation an verschiedene Zielgruppen anzupassen.
• Ein starkes Verantwortungsbewusstsein und Engagement, mit dem Fokus auf messbare Ergebnisse anstelle von bloßem Abschluss zugewiesener Aufgaben.
• Fähigkeit, mehrere Kundenengagements, konkurrierende Prioritäten und technische Herausforderungen in einem schnelllebigen Umfeld zu managen.
• Eine strukturierte, proaktive und lösungsorientierte Denkweise, mit dem Vertrauen, Probleme unabhängig zu untersuchen und die richtigen Ressourcen bei Bedarf zu koordinieren.
• Starke Zusammenarbeit und die Fähigkeit, effektiv mit den Ingenieurteams der Kunden, Lösungsarchitekten, Produktteams und Infrastruktur-Spezialisten zu arbeiten.

Die folgende Erfahrung wird als Vorteil angesehen:

• Praktische Erfahrung mit GPU-Workloads, AI-Infrastruktur oder großangelegten Modellinferenzumgebungen.
• Frühere Erfahrung in der Lösungsentwicklung, Site Reliability Engineering (SRE) oder technischem Support in B2B-Technologieumgebungen.
• Erfahrung in der Unterstützung von Kunden bei der Bereitstellung, Optimierung und Wartung komplexer cloudbasierter oder AI-gestützter Anwendungen in der Produktion.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung: Ein attraktives Vergütungspaket, das auf Ihrer Expertise und Erfahrung basiert.
• Karrierewachstum: Möglichkeiten zur Entwicklung Ihrer technischen Expertise und beruflichen Weiterentwicklung in einer sich schnell entwickelnden AI-Infrastrukturumgebung.
• Kontinuierliches Lernen: Exposition gegenüber fortschrittlichen AI-Technologien, Inferenz-Frameworks und realen Produktionsherausforderungen.
• Flexibilität beim Remote-Arbeiten: Arbeiten Sie remote innerhalb Europas, mit der Möglichkeit, Ihre Arbeit effektiv und unabhängig zu verwalten.
• Eigenverantwortung und Autonomie: Übernehmen Sie Verantwortung für die Ergebnisse der Kunden und beeinflussen Sie technische Entscheidungen, die den Produktionserfolg direkt betreffen.
• Kollaborative Kultur: Arbeiten Sie mit talentierten Ingenieuren und Spezialisten in einer internationalen, innovativen und schnelllebigen Umgebung zusammen.
• Bedeutsame technische Auswirkungen: Helfen Sie Unternehmen, AI-Anwendungen in die Produktion zu bringen und die Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz ihrer Workloads zu verbessern.
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit den Ingenieurteams der Kunden und internen Spezialisten in den Bereichen Produktentwicklung, Infrastruktur und AI-Engineering zusammen.
• Gelegenheit, die AI-Infrastruktur zu gestalten: Tragen Sie Erkenntnisse aus realen Kundenbereitstellungen bei, um die Plattformfähigkeiten zu verbessern und die Zukunft der AI zu unterstützen.