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Senior Delivery Consultant - Data, Professional Services, AWSI HCLS
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Mountain View, California, United States · Denver, Colorado, United States · Chicago, Illinois, United States · Jersey City, New Jersey, United States · New York, New York, United States · Raleigh, North Carolina, United States · Arlington, Virginia, United States · Seattle, Washington, United States
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Über die Stelle
Bewerbungsschluss: Jul 4, 2026
Diese Rolle erfordert eine Co-Location von ca. 50% vor Ort bei Kunden, AWS und Partnerteams innerhalb der USA.
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Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und keine Diskriminierung aufgrund des Status als geschützter Veteran, einer Behinderung oder eines anderen gesetzlich geschützten Status vornimmt.
Bewerber aus Los Angeles County: Zu den Aufgaben dieser Position gehören: sichere und kooperative Zusammenarbeit mit anderen Mitarbeitern, Vorgesetzten und dem Personal; Einhaltung von Exzellenzstandards trotz stressiger Bedingungen; effektive und respektvolle Kommunikation mit Mitarbeitern, Vorgesetzten und dem Personal, um einen außergewöhnlichen Kundenservice zu gewährleisten; und Einhaltung aller bundesstaatlichen, bundesstaatlichen und lokalen Gesetze sowie der Unternehmensrichtlinien. Vorstrafen können eine direkte, nachteilige und negative Auswirkung auf einige der wesentlichen Aufgaben dieser Position haben. Dazu gehören die oben genannten Aufgaben und Verantwortlichkeiten sowie die Fähigkeit, die Unternehmensrichtlinien einzuhalten, gesunden Menschenverstand anzuwenden, Stress effektiv zu bewältigen und sicher und respektvoll mit anderen zusammenzuarbeiten, Vertrauenswürdigkeit und Professionalität zu zeigen und den Geschäftsbetrieb und den Ruf des Unternehmens zu schützen. Gemäß der Los Angeles County Fair Chance Ordinance werden wir qualifizierte Bewerber mit Festnahme- und Verurteilungsvorgeschichte für eine Anstellung berücksichtigen.
Unsere inklusive Kultur befähigt Amazonians, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen. Wenn Sie eine Behinderung haben und eine Anpassung des Arbeitsplatzes oder Unterstützung während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses benötigen, einschließlich Unterstützung für das Vorstellungs- oder Onboarding-Verfahren, besuchen Sie bitte amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations für weitere Informationen. Wenn das Land/die Region, in der Sie sich bewerben, nicht aufgeführt ist, wenden Sie sich bitte an Ihren Recruiting Partner.
USA, CA, Mountain View - 176,600.00 - 239,000.00 USD jährlich
USA, CO, Denver - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, IL, Chicago - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, NC, Raleigh - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, NJ, Jersey City - 169,000.00 - 228,600.00 USD jährlich
USA, NY, New York - 169,000.00 - 228,600.00 USD jährlich
USA, VA, Arlington - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, WA, Seattle - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
Das Team von Amazon Web Services Professional Services (ProServe) sucht einen Delivery Consultant mit Spezialisierung auf Daten für unsere Praxis im Bereich Gesundheitswesen und Biowissenschaften (HCLS). Sie stehen im Zentrum des bedeutendsten Wandels in der Unternehmenstechnologie: die Vorbereitung von Organisationen auf KI. Jedes KI-System, jedes Foundation Model, das auf Unternehmenswissen basiert, und jede GenAI-Anwendung, die vom Prototyp zur Produktion übergeht, hängt von der darunter liegenden Datenebene ab – und diese bauen Sie auf.
Sie entwerfen und implementieren moderne Datenplattformen (Lake, Lakehouse, Mesh), entwickeln Datenpipelines, die rohe, fragmentierte Datenbestände in verwaltete, KI-fähige Assets umwandeln, und entwerfen und implementieren Enterprise RAG-Architekturen, Vektorspeicher, semantische Ontologien und Wissensgraphen-Architekturen, die es Foundation Models und KI-Agenten ermöglichen, präzise zu schlussfolgern, sicher auf Daten zuzugreifen und autonom innerhalb regulierter Umgebungen zu agieren.
Sie arbeiten direkt in den Kundenumgebungen des HCLS-Bereichs mit komplexer Datenherkunft, regulatorischen Überlagerungen (GxP, HIPAA, CDISC) und Altsystemen und liefern produktionsreife Datenprodukte, die mehreren nachgelagerten Verbrauchern dienen, vom ML-Modelltraining bis zu Agenten-Orchestrierungsschichten.
Die AWS Professional Services Organisation ist ein globales Team von Experten, das Kunden hilft, ihre gewünschten Geschäftsergebnisse bei der Nutzung von AWS-Diensten zu erzielen. Wir arbeiten mit Kundenteams und dem AWS Partner Network (APN) zusammen, um Initiativen zur Transformation von Enterprise Cloud Computing und KI umzusetzen.
Hauptaufgaben
- Entwurf und Implementierung von produktionsreifen Datenpipelines, Data Lakes, Lakehouses und Data Mesh-Architekturen in Enterprise HCLS-Umgebungen, die mit Altsystemen und bestehenden Data Governance Frameworks integriert werden
- Erstellung von Datenprodukten, die mehreren nachgelagerten Anwendungen und Anwendungsfällen dienen – vom KI/ML-Modelltraining bis zu Agenten-KI-Systemen, wobei Datenqualität, Herkunft und Zuverlässigkeit in großem Maßstab sichergestellt werden
- Hohes Maß an Autonomie in schnelllebigen Lieferengagements, wobei Urteile über Datenmodellierung, Pipeline-Design und Architektur gefällt werden, ohne auf perfekte Spezifikationen oder ständige Aufsicht zu warten
- Bewältigung komplexer Anforderungen an Datenzugriff, Sicherheit und Datenschutz, die für Pharma und Gesundheitswesen einzigartig sind, einschließlich GxP-Compliance-Beschränkungen, HIPAA und regulatorischer Data Governance Frameworks
- Architektur von kontextuellen Wissensschichten, einschließlich Ontologien und Wissensgraphen, die AWS Context, Amazon Bedrock Knowledge Bases und benutzerdefinierte Ontologie-Erweiterungen nutzen, um KI-Agenten mit dem Vokabular und den Leitplanken auszustatten, um präzise zu schlussfolgern und autonom in regulierten Umgebungen zu agieren
- Zusammenarbeit über organisatorische Grenzen hinweg, um Datenzugriff zu sichern, den Kontext von Quellsystemen zu verstehen und Herausforderungen bei der Datenqualität mit Teams aus der IT-, Geschäfts- und Partnerorganisation des Kunden zu lösen
- Iterative Lieferung bei unklaren Anforderungen, Übersetzung unvollständiger Geschäftsanforderungen in gut architektonierte Datenlösungen, die sich weiterentwickeln können, wenn das Kundenverständnis reift
- Anwendung von AI-DLC (AI-accelerated Development Life Cycle)-Methoden auf die Datenlieferung, um Datenworkflows neu zu gestalten und KI-nativ für beschleunigte Skalierung und Tempo zu machen
Über das Team
ÜBER AWS
Vielfältige Erfahrungen
Amazon schätzt vielfältige Erfahrungen. Auch wenn Sie nicht alle der in der Stellenbeschreibung aufgeführten bevorzugten Qualifikationen und Fähigkeiten erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung. Wenn Ihre Karriere gerade erst beginnt, keinen traditionellen Weg gefolgt ist oder alternative Erfahrungen umfasst, lassen Sie sich davon nicht von einer Bewerbung abhalten.
Warum AWS
Amazon Web Services (AWS) ist die weltweit umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform. Wir haben das Cloud Computing erfunden und nie aufgehört zu innovieren – deshalb vertrauen Kunden von den erfolgreichsten Start-ups bis zu globalen 500-Unternehmen auf unsere robusten Produkte und Dienstleistungen, um ihre Geschäfte zu betreiben.
Inklusive Teamkultur
AWS schätzt Neugier und Verbindung. Unsere von Mitarbeitern geführten und von Unternehmen gesponserten Interessengruppen fördern Inklusion und befähigen unsere Mitarbeiter, stolz auf das zu sein, was uns einzigartig macht. Unsere Inklusionsveranstaltungen fördern stärkere, kollaborativere Teams. Unsere kontinuierliche Innovation wird durch die mutigen Ideen, frischen Perspektiven und leidenschaftlichen Stimmen angetrieben, die unsere Teams in alles einbringen, was wir tun.
Work-Life-Balance
Wir legen Wert auf Work-Life-Harmony. Erfolg im Beruf sollte niemals auf Kosten von Opfern zu Hause gehen, weshalb wir uns um Flexibilität als Teil unserer Arbeitskultur bemühen. Wenn wir uns am Arbeitsplatz und zu Hause unterstützt fühlen, gibt es nichts, was wir in der Cloud nicht erreichen können.
Mentoring und Karrierewachstum
Wir steigern kontinuierlich unsere Leistungsstandards, während wir uns bemühen, der beste Arbeitgeber der Erde zu werden. Deshalb finden Sie hier endlose Möglichkeiten zum Wissensaustausch, Mentoring und andere karrierefördernde Ressourcen, die Ihnen helfen, sich zu einem vielseitigeren Profi zu entwickeln.
Die Gehaltsspanne für diese Position ist unten aufgeführt. Ihr Amazon-Paket beinhaltet Anmeldezahlungen und Restricted Stock Units (RSUs). Die endgültige Vergütung wird auf der Grundlage von Faktoren wie Erfahrung, Qualifikationen und Standort festgelegt. Amazon bietet außerdem umfassende Leistungen, einschließlich Krankenversicherung (medizinisch, zahnärztlich, Sehkraft, verschreibungspflichtig, Grundversicherung für Leben & AD&D und Option auf zusätzliche Lebensversicherungen, EAP, psychische Gesundheitsunterstützung, medizinische Beratungs-Hotline, flexible Ausgabenkonten, Erstattung für Adoption und Leihmutterschaft), 401(k) Matching, bezahlte Freizeit und Elternurlaub. Erfahren Sie mehr über unsere Leistungen unter amazon.jobs/en/benefits.
Grundlegende Qualifikationen
- 5+ Jahre Erfahrung in Cloud-Architektur und Lösungsimplementierung
- Bachelor-Abschluss oder 7+ Jahre Berufserfahrung oder militärische Erfahrung
- 5+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Datenarchitektur und/oder Entwicklung von Datenplattformen, mit praktischer Implementierung von Produktionsdatenpipelines
- Erfahrung mit modernen Datenplattform-Designmustern, einschließlich Data Lakes, Lakehouses, Data Mesh und Zero-ETL-Mustern sowie Streaming-Architekturen, unter Verwendung von Diensten wie Amazon SageMaker Lakehouse, SageMaker Unified Studio, Amazon S3 Tables, Amazon Redshift und Zero-ETL-Integrationen
- Erfahrung in der Architektur und im Engineering von Ontologien und Wissensgraphen in Unternehmensumgebungen
Bevorzugte Qualifikationen
- AWS-Zertifizierungen in Data Analytics oder Machine Learning Specialty bevorzugt
- Erfahrung in der Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche, einschließlich Vertrautheit mit Compliance- und Sicherheits-Frameworks (HIPAA, GxP) und klinischen Datenstandards (OMOP, CDISC, FHIR)
- Praktische Erfahrung mit Apache Iceberg, Spark, Databricks, Snowflake, Kafka oder gleichwertigen verteilten Datenverarbeitungs-Frameworks
- Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Wissensgraphen-Architekturen, Ontologiemodellen oder semantischen Datenschichten, die KI/ML- und Agenten-KI-Systeme unterstützen
- Erfahrung mit Data Governance und Cataloging Tools (z. B. AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation) und Data Lineage Tracking sowie Design von Datenzugriffsmustern, die Identitäts- und Least-Privilege-Zugriff unterstützen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Geschäftsteams, der IT und Partnerorganisationen von Kunden, um Datenanforderungen zu verstehen und Zugriffsprobleme zu lösen, sowie die Fähigkeit, technische Konzepte sowohl technischen als auch geschäftlichen Zielgruppen zu vermitteln.
- Beherrschung von AI-DLC oder gleichwertigen KI-beschleunigten Entwicklungsmethoden – einschließlich Prompt Engineering als Entwicklungsdisziplin, Mob Programming mit KI und Erfahrung in der Validierung von KI-generiertem Datenpipeline-Code für die Produktionsbereitstellung in regulierten Umgebungen
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