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Hewlett Packard Enterprise entwickelt Unternehmenstechnologien für Organisationen, die hybride Cloud-Umgebungen und KI-gestützte Betriebsabläufe betreiben. Das Portfolio umfasst HPE ProLiant-Server und HPE Cray-Hochleistungsrechner, HPE Alletra-Speicherlösungen, HPE Aruba-Netzwerke, KI-Plattformen und schlüsselfertige KI-Fabriken sowie GreenLake als Service. Darüber hinaus bietet HPE Sicherheitslösungen wie Zero Trust und SASE sowie professionelle, beratende und Support-Services an, die große Organisationen bei der Modernisierung ihrer Infrastruktur, der Verwaltung von Rechenzentrumsumgebungen und der Einführung von KI im großen Maßstab unterstützen.
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Principal Developer für Cloud- und KI-Innovationen bei Hewlett Packard Enterprise

Leiten Sie Inkubationsprojekte zur Entwicklung cloudnativer KI-Lösungen bei Hewlett Packard Enterprise. Arbeiten Sie an generativer KI, verteilten Systemen und Microservices.

USVereinigte StaatenCOColoradoMAMassachusettsNCNorth CarolinaTXTexas
157.000 $ – 361.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischCloud-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerGoogle Cloud PlatformGrafanaKubernetesMicroservicesNoSQLPrometheusPythonPyTorchRDBMSSwitchingTensorFlowVerteilte Systeme

Beschreibung

  • Bringen Sie Ihre umfassende technische Expertise in komplexe Inkubationsprojekte für KI und cloudnative Lösungen ein.
  • Entwerfen und implementieren Sie zentrale Komponenten der Projektlösungen.
  • Leiten Sie interdisziplinäre Teams mit bis zu sechs Ingenieurinnen und Ingenieuren durch den gesamten Entwicklungsprozess – vom Konzept bis zur Umsetzung.
  • Bewerten und integrieren Sie neue Softwaretechnologien, darunter Frameworks für generative KI.
  • Entwickeln und validieren Sie Microservices und cloudnative Systeme für Public Cloud, Rechenzentrum und Edge-Umgebungen.
  • Gestalten Sie Architekturen für skalierbare, leistungsstarke, sichere und zuverlässige Lösungen mit.
  • Arbeiten Sie mit internen Kunden, technischen Führungskräften und Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich zusammen.
  • Führen Sie Research-Spikes, Machbarkeitsnachweise und Experimente durch, um die Umsetzbarkeit und technische Kompromisse zu bewerten.
  • Liefern Sie hochwertigen Code mithilfe KI-gestützter Codegenerierung sowie etablierter Verfahren für Tests, Validierung, CI/CD und Observability.
  • Unterstützen Sie Kolleginnen und Kollegen als Mentor und teilen Sie Ihr Fachwissen zu fortgeschrittener Softwareentwicklung und KI.
  • Betreuen Sie mehrere Projekte gleichzeitig in einem dynamischen Umfeld, das häufige Kontextwechsel erfordert.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen, KI/maschinellem Lernen oder einer verwandten technischen Fachrichtung.
  • In der Regel 10–15 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung.
  • Mindestens 3–5 Jahre Spezialisierung auf cloudnative Systeme und KI/maschinelles Lernen.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python.
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und Transformers.
  • Fundierte Kenntnisse verteilter Systeme, Microservices und ereignisgesteuerter Architekturen.
  • Praktische Erfahrung mit Kubernetes, Docker, REST-APIs und der Entwicklung cloudnativer Anwendungen.
  • Erfahrung mit generativen KI-Lösungen auf Basis von LLMs, RAG, LangGraph oder vergleichbaren Frameworks.
  • Kenntnisse von Vektordatenbanken, Graphdatenbanken, NoSQL- und relationalen Datenbanksystemen.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Cloud-Lösungen auf AWS, Azure oder Google Cloud Platform.
  • Fundiertes Verständnis von KI-Governance, Sicherheitsanforderungen und den Grundsätzen verantwortungsvoller KI.
  • Sicherer Umgang mit agilen Methoden wie Scrum oder Kanban.
  • Erfahrung in der Entwicklung groß angelegter Cloud-Dienstumgebungen.
  • Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen und Frameworks zur Agenten-Orchestrierung ist von Vorteil.
  • Kenntnisse in der Entwicklung von Model-Context-Protocol-Servern (MCP) sind von Vorteil.
  • Kenntnisse von Google ADK und Implementierungen des A2A-Protokolls sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit Entwurf, Aufbau und Abfragen von Wissensgraphen ist von Vorteil.
  • Vertrautheit mit ML-Ops-Werkzeugen wie MLflow, Weights & Biases und LangSmith ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Observability-Plattformen wie Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry ist von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Umfassende Leistungen für Gesundheit und Wohlbefinden in den Bereichen körperliche, finanzielle und emotionale Gesundheit.
  • Programme zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitsmodelle zur besseren Vereinbarkeit von Beruf und persönlichen Bedürfnissen.
  • Ein inklusives und barrierefreies Arbeitsumfeld.
  • Angemessene Vorkehrungen für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen während des Bewerbungs- oder Vorstellungsgesprächsprozesses.
  • Zusätzlich können variable Vergütungsbestandteile verfügbar sein.

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Leite cloudnative und generative KI-Innovationen bei Hewlett Packard Enterprise. Gestalte Inkubationslösungen, führe Entwicklungsteams und entwickle skalierbare Services für Cloud-, Rechenzentrums- und Edge-Umgebungen.

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