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Pearson VUE
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenLogistik
Pearson VUE bietet computergestützte Prüfungen und Zertifizierungsdienstleistungen für Organisationen in Branchen wie Beratung, Gesundheitswesen und Logistik. Die Plattform unterstützt anspruchsvolle Zertifizierungs- und Berufsexamen und umfasst Funktionen für die Prüfungsplanung, Ressourcen für Kandidatinnen und Kandidaten sowie angemessene Prüfungsbedingungen. Indem Pearson VUE Prüfungsanbieter bei der Bewertung von Kompetenzen unterstützt und Kandidatinnen und Kandidaten ermöglicht, ihr Wissen nachzuweisen, trägt das Unternehmen zur beruflichen Entwicklung und zu Branchenstandards bei. Der Beschäftigungskontext des Unternehmens umfasst ein großes internationales Team, das sich auf die Durchführung von Prüfungen und die Erfahrung der Kandidatinnen und Kandidaten konzentriert.
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Stellen im Unternehmen

Softwareentwicklungsleitung für KI- und Datenplattformen

Leiten Sie KI-kompetente Engineering-Teams und modernisieren Sie Pearsons VUE-Plattform Data Foundations. Sichern Sie den kontinuierlichen Servicebetrieb und bauen Sie zugleich Cloud-, Daten- und agentische Funktionen aus.

USVereinigte StaatenNCNorth CarolinaRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischFull-Stack-IngenieurSoftwareentwickler
.NETAngularASP.NETAWSCloudjQueryReactSQLTypeScript

Beschreibung

  • Teamprioritäten, Lieferzusagen und Arbeitsweisen festlegen.
  • Aufgaben verteilen, Eskalationen bearbeiten, Hindernisse beseitigen und Prozesse verbessern.
  • Ingenieurinnen und Ingenieure einstellen und die Erwartungen an KI-kompetentes Engineering aufrechterhalten.
  • Leitplanken, menschliche Prüfung und Rückfalloptionen, Eskalationswege sowie Transparenzhinweise für agentische Funktionen auf den relevanten Produktoberflächen umsetzen.
  • Evaluierungsdatensätze mit festgelegten Bestehenskriterien und Freigabeschranken verlangen, bevor modellgestützte Funktionen Lernenden bereitgestellt werden.
  • Zuverlässigkeit, Halluzinationen, Modellleistung und Abweichungen anhand festgelegter Schwellenwerte überwachen.
  • Spezifikationsbasierte Entwicklung, Vertrags- und Negativtests, automatisierte Merge-Schranken und modellbasierte Evaluierungen verlangen.
  • Beiträge zu verwalteten gemeinsamen Bibliotheken, MCP-Servern, Evaluierungssuiten und Golden Datasets begleiten.
  • Teamkompetenzen weiterentwickeln, Leistungs- und Karrieregespräche führen und Nachfolgepläne erstellen.
  • Engineering-Arbeiten für Data Foundations umsetzen, darunter Roadmaps, Plattformbereitschaft, Migrationsabfolge, Umstellungsplanung, Abhängigkeitsmanagement und die Koordination zwischen Quellsystemen und nachgelagerten Nutzenden.
  • Standards für Datenverträge, Qualitätsprüfungen, Datenherkunft, Beobachtbarkeit, Zugriffskontrollen, Betriebsbereitschaft und Supportverantwortung festlegen.
  • Mit Produktmanagement, Data Engineering, Datenanalyse, Lösungsarchitektur, Sicherheit, Compliance, DevOps/SRE und Anbieterteams zusammenarbeiten.
  • Legacy-Plattformen mit .NET, ASP.NET WebForms/MVC, AngularJS, jQuery und SQL Server schrittweise auf React, TypeScript, moderne .NET-REST-Dienste, Container, AWS und ereignisgesteuerte APIs umstellen und dabei den kontinuierlichen Plattformbetrieb gewährleisten.

Anforderungen

  • Mindestens vier Jahre Erfahrung in der Leitung von Engineering-Teams, die produktive Software bereitstellen, einschließlich Einstellung, Leistungsmanagement und Personalentwicklung.
  • Ein Engineering-Hintergrund, der die Prüfung technischer Entscheidungen ermöglicht und Glaubwürdigkeit bei KI-kompetenten Ingenieurinnen und Ingenieuren schafft.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung modellgestützter oder agentischer Funktionen für echte Nutzende, einschließlich Evaluierung vor der Freigabe und Überwachung nach der Freigabe.
  • Erfahrung mit der Aufrechterhaltung von Qualitätsschranken bei gleichzeitiger Einhaltung von Lieferanforderungen.
  • Erfahrung mit der gleichzeitigen Verwaltung von Legacy- und Zielplattformen.
  • Fähigkeit, ein verteiltes Team über Zeitzonen hinweg zu leiten und dabei eine ausgeprägte schriftliche Kommunikationspraxis zu pflegen.
  • Erfahrung in regulierten oder datenschutzsensiblen Umgebungen; Erfahrung mit K-12 und FERPA ist von Vorteil.
  • Ein einschlägiger Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, Informationssicherheit, Problemlösung, technischem Urteilsvermögen, API-Management, Cloud Computing, Datensicherheit, DevOps, Softwaredesign, KI-Agenten, AutoAI, LLMs, generativer KI, Bewertung der Qualität KI-generierter Inhalte, Leistungsmanagement, Code-Reviews, Bereitstellung KI-gestützter Funktionen, Messung der Nutzung von KI-Werkzeugen, wiederverwendbaren Engineering-Werkzeugen, Evaluierungssuiten, Data Foundations, Integrations- und Migrationsaufsicht, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Tests.

Zusatzleistungen

  • Remote-Arbeitsmodell.
  • Vollzeitbeschäftigung.

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