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Stellen im Unternehmen

Senior AI-Architekt:in und Context Engineer

Gestalte regulierte KI-Agentenplattformen, Context-Engineering-Praktiken und Unternehmensarchitekturen für das globale Markenwachstum von Material. Entwickle wiederverwendbare KI-Beschleuniger und Governance-Systeme.

USVereinigte StaatenCAKalifornienNYNew YorkTXTexas
150.000 $ – 180.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AzureJavaScriptNode.jsPythonSDLCTypeScript

Beschreibung

  • Entwirf und pflege MCP-Serverarchitekturen für Wissen und Gedächtnis, Plattform-API-Bridges sowie durch Ereignisse oder Webhooks ausgelöste Agenten.
  • Erstelle wiederverwendbare Agenten-Skills, System-Prompts, Bewertungsrubriken und Harness-Konfigurationen für regulierte Agententypen.
  • Verfasse und veröffentliche Governance-Unterlagen für Unternehmen, darunter Architekturentscheidungsprotokolle, Checklisten für Sicherheitsprüfungen, gestaffelte Governance-Modelle und Vorlagen für Architekturprüfungen.
  • Baue eine unternehmensweite Context-Engineering-Ebene mit Standards für Repository-Kontextdateien, Vorlagen und Mustern für Harness Engineering auf.
  • Leite die Umsetzung eines Pilotprojekts für eine regulierte interne Agentenplattform, einschließlich Agententypen, regulierter Sitzungen, begrenztem Toolzugriff und Validierung von Audit-Trails.
  • Pflege eine Lösungsübersicht für Beschleuniger mit wiederverwendbaren Toolkit-Mustern, Kompetenzlücken und Spezifikationen der Beschleuniger.
  • Wirke an der Planung des Enterprise Knowledge Graph mit, unter anderem durch Ontologieentwurf, die Architektur einer Datakatalog-Grundlage und Schema-Governance.
  • Entwickle SDLC-Standards und Unterlagen zum Engineering Operating Model, darunter Qualitätsprüfpunkte, Standards für Pull Requests und Reviews, Vorlagen für Definition of Done und Definition of Ready sowie CI/CD-Kontrollen.
  • Erstelle Unterlagen für die Führung im Bereich Unternehmensarchitektur, darunter Reifegradübersichten zu Kompetenzen, Dashboards für Technologiebedarf und Entscheidungsabläufe, Übersichten zu Anwendungen und Tools, Integrationsübersichten und KI-Bereitschaftsbewertungen.
  • Agierst als wichtigste technische Schnittstelle zwischen Unternehmensarchitektur und Service-Line-Teams und übersetzt strategische Architekturvorgaben in praktische Engineering-Leitlinien.

Anforderungen

  • Mindestens acht Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Software-, Lösungs- oder Unternehmensarchitektur.
  • Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf und Aufbau von KI- oder LLM-integrierten Systemen, einschließlich Agentenarchitekturen, Prompt Engineering, RAG-Pipelines und Tool-Nutzungsmustern.
  • Fundierte Kenntnisse in Context Engineering, darunter strukturierter Prompt-Entwurf, Verfassen von System-Prompts, Optimierung des Wissensabrufs und Verwaltung des Kontextfensters.
  • Erfahrung mit mindestens zwei der folgenden Technologien: MCP, LangChain oder LangGraph, Claude API, OpenAI API oder vergleichbare LLM-Orchestrierungsframeworks.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und TypeScript oder Node.js; weitere Programmiersprachen sind von Vorteil.
  • Erfahrung im Verfassen von Governance-Unterlagen, darunter Architekturentscheidungsprotokolle, Architekturstandards, SDLC-Dokumentation und Rahmenwerke für Sicherheitsprüfungen.
  • Erfahrung mit Produkten von Atlassian wie Confluence und Jira, Azure, GitHub und Salesforce.
  • Ausgeprägte technische Schreibfähigkeiten, einschließlich der Erstellung adressatengerechter Architekturbriefings für Führungskräfte und technischer Spezifikationen.
  • Praktische Erfahrung mit einem bedeutenden Ökosystem für agentische KI ist wünschenswert.
  • Erfahrung in Marktforschung, Beratung oder Insights und Analytics ist wünschenswert.
  • Erfahrung mit dem Entwurf von Wissensgraphen, der Ontologiemodellierung oder semantischen Datenarchitekturen ist wünschenswert.
  • Vertrautheit mit Plattformen für institutionelles Gedächtnis und Wissensmanagement ist wünschenswert, insbesondere mit internen Entwicklertools, die KI-Agenten organisatorischen Kontext bereitstellen.
  • Erfahrung mit Governance-Frameworks für Unternehmen wie TOGAF, Zachman oder eigenen gestaffelten Modellen ist wünschenswert.

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten, Neues zu lernen und Kompetenzen weiterzuentwickeln.
  • Zusammenarbeit mit talentierten Kolleg:innen im gesamten Unternehmen und weltweit.
  • Mitwirkung an fortschrittlichen Marktangeboten und globalen Geschäftsfeldern.
  • Erlebnisse und neuen Mehrwert schaffen – mit Fokus auf Ergebnisse und Wirkung.

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