Kinaxis
Kinaxis
Kinaxis utvikler programvare for samordning av forsyningskjeder som hjelper organisasjoner med å planlegge, styre og reagere på komplekse driftsforhold. Maestro-plattformen kombinerer AI-basert planlegging, avansert analyse og innsyn i data i sanntid for å støtte bedre informerte beslutninger i hele forsyningskjeden. Selskapets løsninger er relevante for organisasjoner innen blant annet produksjon, helsesektoren og rådgivning, med fokus på å forbedre effektiviteten, forutse etterspørsel og tilpasse seg raskt når forstyrrelser oppstår.

Arkitekt for AI/ML og agentbaserte systemer

Lede arkitekturen for agentbasert AI, semantiske plattformer og kunnskapsgrafer som støtter Kinaxis' programvare for orkestrering av forsyningskjeder. Koble planleggingsdata med virksomhetssystemer og bygg gjenbrukbare AI-funksjoner i stor skala.

Beskrivelse

  • Lede praktisk arkitekturarbeid innen agentbasert AI, kunnskapsgrafer, semantiske systemer og datamodellering
  • Skape plattformverktøy som kobler Maestro og planleggingsdata med lagerstyring, lagerbeholdning, Salesforce og partnernes agentbaserte miljøer
  • Utforme data-, graf- og integrasjonsarkitekturer som dekker innhenting, transformasjon, mapping, entitetsoppløsning, skjematilpasning, validering og batch- eller strømmingsoppdateringer
  • Gjøre det mulig for agenter å navigere i virksomhetsdata og grafstrukturer
  • Forme tekniske beslutninger innen plattform- og grafarkitektur, datamodellering, AI-integrasjon, agentbaserte arbeidsflyter, kvalitetsevaluatorer, validering av begrensninger og resonnering ved spørring i stor skala
  • Etablere gjenbrukbare arkitekturmønstre og skalerbare plattformfunksjoner
  • Vurdere nye teknologier innen grafer, semantikk, agentbasert AI og virksomhetsdata gjennom tydelige avveininger
  • Omdanne ny forskning og nye teknologier til skalerbare arkitekturmønstre og produktfunksjoner
  • Veilede kolleger og fremme strukturert tenkning, semantisk klarhet, pragmatisk plattformarkitektur, agentbasert utvikling og produktfokusert innovasjon
  • Samarbeide på tvers av produkt-, utviklings-, plattform- og kundevendte team

Krav

  • Mastergrad eller ph.d. i informatikk, kunstig intelligens eller et beslektet fagområde
  • Relevant erfaring med virksomhetsprogramvarearkitektur, anvendt AI, datamodellering, kunnskapsgrafer, semantiske systemer eller teknologi for forsyningskjeder
  • Sterk praktisk forståelse av virksomheters forsyningskjeder eller relaterte operative systemer
  • Praktisk erfaring med å utforme plattformprogramvare, utviklerverktøy, komponerbare funksjoner, workbench-produkter, prototyper, proof-of-concept-løsninger eller systemer i en tidlig fase
  • Solid bakgrunn innen datamodellering, semantisk modellering, ontologier, kunnskapsgrafer eller kunnskapsrepresentasjon
  • Erfaring med å etablere gjenbrukbare arkitekturmønstre, styring av datamodeller, semantiske standarder eller ontologistandarder, versjonering, livssyklusstyring og tilpasning på tvers av domener
  • Evne til å planlegge den langsiktige utviklingen av agentbaserte virksomhetsplattformer
  • Erfaring med å bruke nye metoder innen agentbasert AI, kunnskapsrepresentasjon, semantiske systemer eller virksomhetsdataplattformer
  • Erfaring med å arkitektere storskala graf-, semantikk- og dataplattformer som kombinerer strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data
  • Praktisk erfaring med kunnskapsgrafer, data- og integrasjonsplattformer samt datapipelines
  • Erfaring med innhenting, transformasjon, entitetsoppløsning, tilpasning av skjemaer eller ontologier, validering, oppdateringsstrategier og ytelse i stor skala
  • Praktisk erfaring med agentbasert AI og agentbasert utvikling er et krav
  • Erfaring med GitHub-baserte utviklingsmetoder
  • Evne til å identifisere, vurdere og ta i bruk ny forskning og nye teknologier
  • Sterk teknisk dømmekraft
  • Evne til å påvirke teknisk retning på tvers av produkt-, utviklings-, plattform- og kundevendte grupper
  • Svært gode kommunikasjonsevner
  • Evne til å skille plattformarkitektur fra kundespesifikk implementering
  • Evne til å definere kvalitetsarkitektur for agentbaserte systemer, inkludert evaluatorer, valideringsmønstre, begrensninger og sikkerhetsmekanismer
  • En fordel: erfaring med RDF, OWL, SHACL eller SPARQL
  • En fordel: erfaring med temporal modellering, digitale tvillinger, operasjonell intelligens eller plattformer for virksomhetsorkestrering
  • En fordel: erfaring med forskning, standarder, open source-prosjekter eller innovasjon
  • En fordel: erfaring med enterprise-SaaS og drift av AI-, graf-, data- eller agentbaserte plattformer i stor skala
  • En fordel: erfaring med RAG, LLM-applikasjoner, forklarbar AI, evaluatorer eller rammeverk for agentbasert kvalitet

Fordeler

  • Fleksibel ferie samt Kinaxis Days, inkludert felles fridager for hele selskapet
  • Fleksible arbeidsordninger
  • Programmer som støtter fysisk og mental trivsel
  • Regelmessige virtuelle treningstimer
  • Programmer for mentorordning, opplæring og karriereutvikling
  • Anerkjennelsesprogrammer og belønninger for medarbeiderhenvisninger
  • Muligheter for hackathon
  • Tilpasninger i rekrutteringsprosessen tilbys på forespørsel for å støtte rettferdighet og tilgjengelighet

Relaterte jobber

Computacenter

Senior fagspesialist innen feltingeniørarbeid for datasentre

Computacenter

Vær Computacenters spesialist på leveranser til datasentre, og fastsett standarder for rackintegrasjon, kvalitet og skalerbar feltgjennomføring for bedriftskunder innen infrastruktur. Støtt komplekse kundemuligheter, utrullinger, leveransepartnere og tekniske eskaleringer.

Åpne