Vereinigte Staaten
Temple Health
Abbott Laboratories
Principal AI Platform Engineer
Vereinigte Staaten
Lewes, Delaware, United States
TypeScriptPythonJavaKubernetesGo
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Über die Stelle
Abbott ist ein weltweit führendes Unternehmen im Gesundheitswesen, das Menschen in allen Lebensphasen dabei unterstützt, ihr Leben voll auszuschöpfen. Unser Portfolio an lebensverändernden Technologien deckt das gesamte Spektrum der Gesundheitsversorgung ab, mit führenden Geschäftsbereichen und Produkten in den Bereichen Diagnostik, Medizintechnik, Ernährung und generische Markenmedikamente. Unsere 122,000 Kolleginnen und Kollegen betreuen Menschen in mehr als 160 Ländern.
Die Position
Eine praxisorientierte technische Führungsrolle mit Verantwortung für die Architektur, Entwicklung und Zuverlässigkeit der unternehmensweiten KI-Plattform von Abbott: die Steuerungsebene und der „Paved Road“-Ansatz, die es Teams ermöglichen, unternehmensweite GenAI- und agentenbasierte Systeme sicher und schnell zu erstellen, bereitzustellen und zu betreiben. Diese Rolle ist das technische Gegenstück zum Product Manager, AI Platform und arbeitet eng mit KI-Produktmanagern, KI-/Agenten-Entwicklungsteams, Applied Data Science, Sicherheitsteams und den technischen Abteilungen zusammen. Die Rolle ist auf Director-Ebene angesiedelt und beginnt als „Player-Coach“ mit der Verantwortung, ein Plattform-Engineering-Team aufzubauen und zu leiten.
Ihre Aufgaben
- Definition und Weiterentwicklung der Referenzarchitektur für die KI-Steuerungsebene, „Paved Road“-Dienste, SDKs, Vorlagen und die Entwicklererfahrung.
- Konzeption und Aufbau eines Modell-Gateways, das Multi-Provider-Routing, Failover, Quoten- und Ratenbegrenzung, Mandantentrennung, Schlüsselverwaltung, Token-Abrechnung und Kostenzuordnung unterstützt (z. B. ein LiteLLM-artiges Gateway über Azure OpenAI, Amazon Bedrock oder Vertex AI).
- Bereitstellung einer GenAI-Laufzeitumgebung für Modell-Serving, Retrieval-Augmented Generation, Kontext- und Speichersysteme, Vektor- und Hybridsuche, isolierte Tool- oder Codeausführung, Geheimnisverwaltung (Secrets Brokering) und MCP-artige Tool-Interoperabilität.
- Verantwortung für das technische Design von Modell-, Agenten-, Prompt- und Tool-Registern, einschließlich Versionierung, Lineage, Genehmigungs- und Freigabeprozessen, Deprecation-Strategien und Revisionssicherheit.
- Aufbau von Plattform-Observability und Traceability für Prompts, Modellaufrufe, Tool-Aufrufe und Agenten-Schritte unter Verwendung von Distributed Tracing (z. B. OpenTelemetry GenAI semantische Konventionen und Tools der Klasse Langfuse oder Arize), inklusive Signalen für Evaluierung, Qualität, Drift, Latenz und Kosten.
- Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, Guardrails und Responsible-AI-Kontrollen in der Plattform, einschließlich der Handhabung von PII/PHI, Schutz vor Prompt-Injection, Identitätsmanagement (Identity-on-behalf-of), Zugriffsbeschränkungen nach dem Least-Privilege-Prinzip und Richtliniendurchsetzung.
- Etablierung von Plattform-Engineering-Praktiken unter Verwendung von Kubernetes, Infrastructure as Code, CI/CD, sicherer Softwareentwicklung, Kapazitätsmanagement und Reliability Engineering. Definition von SLOs, Teilnahme an On-Call-Diensten und Leitung der Incident-Reaktion.
- Schreiben und Überprüfen von Produktionscode, Durchführung von Architektur-Reviews, Festlegung von Engineering-Standards sowie pragmatische Empfehlungen zu „Build-versus-Buy“ und Anbietern unter Berücksichtigung des Budgets.
- Einstellung, Coaching und Weiterentwicklung eines Plattform-Engineering-Teams von etwa 3–8 Ingenieuren; Zuweisung von Aufgaben, Zielsetzung und Management der beruflichen Entwicklung bei gleichzeitiger technischer Hands-on-Tätigkeit.
- Zusammenarbeit mit dem Product Manager, AI Platform zur Sequenzierung der Plattform-Roadmap, Kommunikation von Kompromissen sowie Messung von Akzeptanz, Zuverlässigkeit, Onboarding-Zeit und Ergebnissen für die konsumierenden Teams.
Erforderliche Qualifikationen
- 10–15+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, im Plattform-Engineering, in verteilten Systemen oder in der Infrastruktur, einschließlich signifikanter technischer Führungserfahrung.
- Praktische Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb von unternehmensweiten KI-/GenAI-Plattformen oder vergleichbaren Entwickler-, Daten- oder ML-Plattformen in der Produktion.
- Starke Fähigkeiten in der Softwareentwicklung mit Python und mindestens einer der Sprachen TypeScript, Go oder Java, sowie Erfahrung mit APIs, verteilten Systemen, Testing, Code-Reviews und sicherem SDLC.
- Tiefgreifendes technisches Verständnis von Modell-Gateways, GenAI-Laufzeitumgebungen, RAG, Agenten-Registern, Evaluierung, Observability, Traceability, Guardrails, Identitätsmanagement und Plattform-Governance.
- Erfahrung mit Containern und Orchestrierung (z. B. Kubernetes), Infrastructure as Code, CI/CD, Cloud-Diensten, Geheimnisverwaltung sowie Produktions-SLOs und On-Call-Praktiken.
- Bachelor-Abschluss in einem relevanten Fachbereich oder eine gleichwertige berufliche Erfahrung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, technische Entscheidungen zu leiten, teamübergreifend Einfluss zu nehmen, klar mit Führungskräften zu kommunizieren und ein wachsendes Engineering-Team zu führen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Aufbau von unternehmensweiten GenAI- oder Agenten-Plattformen unter Nutzung von Funktionen wie Multi-Modell-Routing, Agenten-Registern, Prompt-Management, Evaluierungs-Frameworks und GenAI-Tracing.
- Erfahrung in einem stark regulierten Umfeld wie Health-Tech, Med-Tech oder Life Sciences, mit GxP, HIPAA, Validierung, Revisionssicherheit und Change-Control-Beschränkungen.
- Erfahrung bei der Implementierung von Sicherheits-, Responsible-AI-, Datenschutz-, Richtlinien- sowie Kosten- oder FinOps-Kontrollen für gemeinsam genutzte KI-Infrastruktur.
- Erfahrung mit offenen Standards und Tools wie MCP, OpenTelemetry, Kubernetes und Cloud-nativen Plattform-Engineering-Praktiken.
Das Grundgehalt für diese Position liegt zwischen $149,300.00 und $298,700.00. An bestimmten Standorten kann die Gehaltsspanne von der angegebenen Spanne abweichen.
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