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5.001 – 10.000 Mitarbeitende
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Snowflake bietet eine cloudbasierte Datenplattform zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Informationen in großem Maßstab. Die zentrale Architektur unterstützt Unternehmen dabei, Daten zusammenzuführen, komplexe Abfragen effizient auszuführen und verschiedene Workloads zu bewältigen, wenn sich ihre Anforderungen weiterentwickeln. Die Plattform richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen Cloud Computing, Daten, Analytik, Beratung und Marketingtechnologie. Die konkreten Möglichkeiten hängen von den Teams ab, die moderne Dateninfrastrukturen entwickeln und betreuen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Technical Program Manager, ML/KI

Leite funktionsübergreifende Machine-Learning- und KI-Programme bei Snowflake – von der Planung bis zum Launch. Koordinieren Sie Plattforminfrastruktur, KI-Produktveröffentlichungen, Governance und eine verantwortungsvolle Bereitstellung.

USVereinigte StaatenCAKalifornienWAWashington
166.000 $ – 249.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischTechnischer Programmmanager
Cloud

Beschreibung

  • Steuern Sie komplexe Machine-Learning- und KI-Programme vom ersten Konzept und der Planung bis zur Umsetzung und Markteinführung.
  • Betreuen Sie Initiativen zu Modellinfrastruktur, Inferenz-Pipelines, KI-Funktionen, Cortex-KI-Services und KI-gestützten Anwendungen.
  • Legen Sie gemeinsam mit ML-Ingenieurinnen und -Ingenieuren, Forschungswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern, Produktmanagerinnen und -managern sowie Engineering-Führungskräften Roadmaps fest, erkennen Sie Abhängigkeiten und planen Sie die Umsetzung.
  • Koordinieren Sie Markteinführungen für ML-Infrastruktur, Streamlit, Notebooks, Cortex Code und die Snowflake-Kernplattform.
  • Richten Sie Programmpläne auf Experimente, Evaluierungsphasen, Zielkonflikte zwischen Genauigkeit und Latenz sowie die unterschiedlichen Zeitpläne für die Überführung von ML-Forschung in den Produktivbetrieb aus.
  • Etablieren Sie Governance- und Berichtsabläufe und verfolgen Sie Meilensteine, Risiken, Entscheidungen und den Zustand der Engineering-Arbeit.
  • Bringen Sie Programmprobleme frühzeitig bei der Führungsebene zur Sprache.
  • Stimmen Sie die Bereiche ML- und KI-Engineering, Produkt, Design, Infrastruktur, Sicherheit sowie Recht und Compliance aufeinander ab.
  • Erkennen und beseitigen Sie wiederkehrende Engpässe bei der Umsetzung.
  • Schaffen Sie schlanke Prozesse und werkzeuggestützte Abläufe, um die Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
  • Steuern Sie die Bereitschaft für KI-Einführungen, einschließlich der Freigabe von Modellevaluierungen, Leistungsbenchmarks, Sicherheitsprüfungen und Dokumentation.
  • Informieren Sie die Führungsebene anhand datenbasierter Updates und strategischer Empfehlungen über ML- und KI-Programme.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung im technischen Programmmanagement bei einem Cloud- oder KI-orientierten Technologieunternehmen.
  • Nachweisliche Verantwortung für teamübergreifende Programme von Anfang bis Ende.
  • Nachgewiesene Erfahrung im Management von ML- und KI-Programmen.
  • Verständnis des Lebenszyklus maschinellen Lernens, einschließlich Training, Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung.
  • Fundierte technische Kenntnisse in Modellarchitektur, Inferenzinfrastruktur, Evaluierungsmetriken und Zielkonflikten bei der Bereitstellung.
  • Fähigkeit, mit unklaren Anforderungen umzugehen und die Umsetzung an Experimentierzyklen auszurichten.
  • Erfahrung im Programmmanagement über mindestens vier Engineering-Teams hinweg.
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.
  • Starke Programmmanagementfähigkeiten in Abhängigkeitsmanagement, Risikorahmen, Meilensteinsteuerung, Abstimmung mit Beteiligten und Eskalation.
  • Erfahrung mit LLM-Inferenz im Produktivmaßstab, Fine-Tuning, RAG-Architekturen oder KI-Funktionsplattformen ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Model-Serving-Infrastruktur, GPU- oder Beschleuniger-Ressourcenmanagement oder ML-Plattformentwicklung ist von Vorteil.
  • Vertrautheit mit verantwortungsvollen KI-Praktiken ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Snowflake-Architektur oder ihrem Data-Cloud-Ökosystem ist von Vorteil.
  • Praktische Kenntnisse in ML-Observability sind von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Einführung kundenorientierter KI-Funktionen ist von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Zielbonus von 15 %.
  • Restricted Stock Units.
  • Krankenversicherung.
  • Zahnversicherung.
  • Sehversicherung.
  • 401(k)-Altersvorsorgeplan.
  • Mitarbeiteraktienkaufplan.
  • Großzügiger bezahlter Urlaub.
  • Umfassendes Leistungspaket.

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