American Express ist ein global tätiges Finanzdienstleistungsunternehmen mit Aktivitäten in den Bereichen Bankwesen, Finanzwesen und B2B-Zahlungen. Das Unternehmen bietet Kreditkarten für Privatkunden, Unternehmen und Konzerne, Zahlungs- und Händlerdienstleistungen, Sparkonten, Festgelder und Privatkredite sowie Prämienprogramme, Reiseprogramme, Lösungen für Unternehmenszahlungen, Finanzbildung, Sicherheitsdienstleistungen und Unterstützung für Karteninhaber und Händler an.
Senior Staff AI Engineer – London, hybrid
Leiten Sie bei American Express als Senior Staff Engineer die Architektur sicherer, skalierbarer agentischer KI-Plattformen. Gestalten Sie die unternehmensweite KI-Ausrichtung in den Bereichen Infrastruktur, Governance, Plattformzuverlässigkeit und Engineering-Standards.
Beschreibung
- Als führende technische Instanz für unternehmensweite KI-Systeme mit großer strategischer und langfristiger geschäftlicher Bedeutung agieren.
- Architektur- und Engineering-Muster für agentische KI, Retrieval und Grounding, Modellintegration, Inferenzplattformen, Observability, Evaluierung und Sicherheit etablieren.
- Komplexe, unklare technische Herausforderungen lösen und dabei Leistung, Kosten, Skalierbarkeit, Sicherheit, Schutz und regulatorische Anforderungen abwägen.
- Eine langfristige Strategie für KI-Engineering über Plattformen, Tools und Systemdesign-Ansätze hinweg definieren.
- Mehrere teamübergreifende KI-Initiativen koordinieren, um architektonische Kohärenz, Integration und Abstimmung über verschiedene Bereiche hinweg sicherzustellen.
- Technische und architektonische Reviews leiten sowie Standards für Engineering-Exzellenz und eine konsistente Umsetzung festlegen.
- Mit Führungskräften aus Produktmanagement, Data Engineering, Cloud-Infrastruktur, Architektur, Risiko und Cybersicherheit zusammenarbeiten, um KI-Lösungen an Unternehmensprioritäten und Governance-Anforderungen auszurichten.
- Neue KI-Technologien bewerten und in skalierbare, unternehmenstaugliche Fähigkeiten überführen.
- Staff und Senior Engineers betreuen, um die organisatorischen Fähigkeiten zu stärken und zukünftige technische Führungskräfte zu entwickeln.
Anforderungen
- Ein bevorzugter Masterabschluss oder eine Promotion in künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Informatik oder einer verwandten Fachrichtung.
- Umfassende Expertise in Systemen für maschinelles Lernen und Deep Learning, einschließlich Modellarchitektur, Training, Evaluierung und Optimierung.
- Fortgeschrittene Kenntnisse generativer KI- und LLM-Ökosysteme, einschließlich Embeddings, Fine-Tuning, Prompt-Design, Retrieval-Augmented Generation und groß angelegter Inferenz.
- Ausgeprägtes Verständnis von KI-Infrastruktur, einschließlich GPU-Plattformen, beschleunigtem Computing, Workload-Scheduling, Kapazitätsoptimierung, Model Serving und Inferenzleistung.
- Fortgeschrittene Kenntnisse im Design agentischer KI, einschließlich Planung, Schlussfolgern, Tool-Nutzung, Speicher, Multi-Agenten-Koordination und Autonomiekontrollen.
- Fundierte Kenntnisse in verteilten Systemen, Cloud-nativer Architektur, Kubernetes, APIs, Microservices, ereignisgesteuertem Design, Observability und Plattformzuverlässigkeit.
- Kenntnisse in DevOps- und CI/CD-Plattformen wie Harness, einschließlich automatisierter Bereitstellung, Umgebungs-Promotion, Governance und Betriebskontrollen.
- Kenntnisse in der Governance von Unternehmens-KI, einschließlich Modellrisikomanagement, Erklärbarkeit, Bias-Erkennung, Sicherheit und regulatorischer Compliance.
- Mindestens 12 Jahre Erfahrung in KI-/ML-Engineering, KI-Infrastruktur, Plattform-Engineering, Data Engineering oder verwandten Bereichen.
- Nachweisbare Erfahrung in der Bereitstellung komplexer Produktionssysteme in großem Maßstab.
- Nachgewiesene Fähigkeit, durchgängige KI-/ML-Plattformen zu entwerfen, die Datenpipelines, Training, Deployment, Serving, Monitoring und Inferenzoptimierung umfassen.
- Erfahrung im Design und Betrieb GPU-basierter KI-Infrastruktur, einschließlich Plattformen für beschleunigtes Computing, Workload-Scheduling, Auslastungsoptimierung, Kapazitätsmanagement und Performance-Tuning.
- Erfahrung mit Cloud-nativen und Kubernetes-basierten Plattformen für Training, Batch-Workloads, Inferenz, Orchestrierung, Observability, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz.
- Praktische Erfahrung mit Python und modernen KI-/ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Hugging Face und verwandten Tools.
- Umfassende Erfahrung beim Aufbau agentischer KI-Systeme mit Planung, Tool-Nutzung, Speicher, Evaluierung, Retrieval, Embeddings, Vektordatenbanken und Agenten-Frameworks.
- Erfahrung in der Leitung komplexer funktionsübergreifender technischer Initiativen sowie darin, Architektur- und Engineering-Richtungen teamübergreifend ohne direkte Weisungsbefugnis zu beeinflussen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Engineers auf allen Ebenen zu betreuen und weiterzuentwickeln, einschließlich Engineers auf Staff-Level.
- Erfahrung in regulierten Umgebungen wie dem Finanzdienstleistungssektor, einschließlich Überlegungen zu KI-Governance, Risikomanagement und Compliance.
- Die Berechtigung, im Vereinigten Königreich für American Express zu arbeiten, ist erforderlich; eine Visa-Sponsorship wird nicht angestrebt.
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähiges Grundgehalt.
- Bonuszahlungen.
- Unterstützung für finanzielle Absicherung und Altersvorsorge.
- Umfassende Leistungen für Kranken-, Zahn-, Seh-, Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung, abhängig vom Standort.
- Flexible Arbeitsmodelle einschließlich hybrider, vor-Ort- oder virtueller Optionen, abhängig von der Rolle und dem geschäftlichen Bedarf.
- Großzügige Regelungen für bezahlten Elternurlaub, abhängig vom Standort.
- Kostenloser Zugang zu globalen Wellnesszentren vor Ort mit Pflegekräften und Ärzten, abhängig vom Standort.
- Kostenlose, vertrauliche Beratung über das Healthy-Minds-Programm.
- Möglichkeiten zur beruflichen Entwicklung und Weiterbildung.