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Senior Delivery Consultant - Data, Professional Services, AWSI HCLS
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Über die Stelle
Das Professional Services (ProServe) Team von Amazon sucht einen Delivery Consultant mit Schwerpunkt Daten für unsere Healthcare and Life Sciences (HCLS) Praxis. Sie stehen im Zentrum des bedeutendsten Wandels in der Unternehmenstechnologie: Organisationen wirklich KI-fähig zu machen. Jedes agentische KI-System, jedes auf Unternehmenswissen basierende Basismodell und jede GenAI-Anwendung, die vom Prototyp in die Produktion übergeht, hängt von der zugrunde liegenden Datenschicht ab – und genau diese bauen Sie auf.
Sie entwerfen und implementieren moderne Datenplattformen (Lake, Lakehouse, Mesh), konzipieren Datenpipelines, die rohe, fragmentierte Datenbestände in verwaltete, KI-fähige Assets verwandeln, und entwickeln unternehmensweite RAG-Architekturen, Vektorspeicher, semantische Ontologien sowie Knowledge-Graph-Architekturen, die es Basismodellen und KI-Agenten ermöglichen, präzise zu schlussfolgern, sicher auf Daten zuzugreifen und innerhalb regulierter Umgebungen autonom zu agieren.
Sie arbeiten direkt in den HCLS-Kundenumgebungen mit komplexer Datenherkunft, regulatorischen Anforderungen (GxP, HIPAA, CDISC) sowie Altsystemen und liefern produktionsreife Datenprodukte, die mehrere nachgelagerte Konsumenten bedienen, vom Training von ML Modellen bis hin zu agentischen Orchestrierungsschichten.
Die AWS Professional Services Organisation ist ein globales Expertenteam, das Kunden dabei unterstützt, ihre gewünschten Geschäftsergebnisse bei der Nutzung von AWS Services zu erzielen. Wir arbeiten gemeinsam mit Kundenteams und dem AWS Partner Network (APN) daran, Cloud-Computing- und KI-Transformationsinitiativen in Unternehmen umzusetzen.
Diese Rolle erfordert eine Präsenz vor Ort bei Kunden, AWS und Partnerteams in den USA von etwa 50%.
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Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und nicht aufgrund des Status als geschützter Veteran, Behinderung oder eines anderen gesetzlich geschützten Status diskriminiert.
Bewerber aus Los Angeles County: Zu den Arbeitsaufgaben für diese Position gehören: sicheres und kooperatives Arbeiten mit anderen Mitarbeitern, Vorgesetzten und Personal; Einhaltung von Exzellenzstandards trotz stressiger Bedingungen; effektive und respektvolle Kommunikation mit Mitarbeitern, Vorgesetzten und Personal zur Gewährleistung eines außergewöhnlichen Kundenservices; sowie die Einhaltung aller Bundes-, Landes- und lokalen Gesetze sowie Unternehmensrichtlinien. Eine kriminelle Vergangenheit kann eine direkte, nachteilige und negative Beziehung zu einigen der wesentlichen Arbeitsaufgaben dieser Position haben. Dazu gehören die oben aufgeführten Pflichten und Verantwortlichkeiten sowie die Fähigkeit, Unternehmensrichtlinien einzuhalten, ein gesundes Urteilsvermögen auszuüben, Stress effektiv zu bewältigen, sicher und respektvoll mit anderen zu arbeiten, Vertrauenswürdigkeit und Professionalität zu zeigen und den Geschäftsbetrieb sowie den Ruf des Unternehmens zu schützen. Gemäß der Los Angeles County Fair Chance Ordinance werden wir qualifizierte Bewerber mit Festnahme- und Verurteilungsunterlagen für eine Anstellung in Betracht ziehen.
Unsere inklusive Kultur befähigt Amazonians, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu liefern. Wenn Sie eine Behinderung haben und eine Anpassung des Arbeitsplatzes während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses benötigen, einschließlich Unterstützung für das Interview oder den Onboarding-Prozess, 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, IL, Chicago - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, MA, Boston - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, NC, Raleigh - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, VA, Arlington - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
USA, WA, Seattle - 153,600.00 - 207,800.00 USD jährlich
Wichtige Aufgaben
- Entwurf und Implementierung von produktionsreifen Datenpipelines, Data Lakes, Lakehouses und Data-Mesh-Architekturen in HCLS-Unternehmensumgebungen unter Integration von Altsystemen und bestehenden Data-Governance-Frameworks.
- Aufbau von Datenprodukten, die mehrere nachgelagerte Anwendungen und Anwendungsfälle bedienen – vom Training von AI/ML-Modellen bis hin zu agentischen KI-Systemen, wobei Datenqualität, Herkunft und Zuverlässigkeit in großem Maßstab sichergestellt werden.
- Eigenverantwortliches Arbeiten in schnelllebigen Projekten, bei denen Sie fundierte Entscheidungen zur Datenmodellierung, Pipeline-Konzeption und Architektur treffen, ohne auf perfekte Spezifikationen oder ständige Aufsicht zu warten.
- Navigation durch komplexe Anforderungen an Datenzugriff, Sicherheit und Datenschutz, die spezifisch für die Pharma- und Gesundheitsbranche sind, einschließlich GxP-Compliance-Vorgaben, HIPAA und regulatorischer Data-Governance-Frameworks.
- Architektur von kontextuellen Wissensebenen, einschließlich Ontologien und Knowledge Graphs unter Nutzung von AWS Context, Amazon Bedrock Knowledge Bases und benutzerdefinierten Ontologie-Erweiterungen, um KI-Agenten mit dem Vokabular und den Leitplanken auszustatten, damit sie in regulierten Umgebungen präzise schlussfolgern und autonom agieren können.
- Zusammenarbeit über organisatorische Grenzen hinweg, um Datenzugriffe zu sichern, den Kontext von Quellsystemen zu verstehen und Herausforderungen bei der Datenqualität gemeinsam mit Teams aus IT, Fachbereichen und Partnerorganisationen der Kunden zu lösen.
- Iterative Bereitstellung bei unklaren Anforderungen, wobei unvollständige Geschäftsanforderungen in gut durchdachte Datenlösungen übersetzt werden, die sich mit dem wachsenden Verständnis des Kunden weiterentwickeln können.
- Anwendung von AI-DLC (AI-accelerated Development Life Cycle) Methoden auf die Datenbereitstellung, um Daten-Workflows für beschleunigte Skalierung und Geschwindigkeit KI-nativ umzugestalten.
Über das Team
ÜBER AWS
Vielfältige Erfahrungen Amazon schätzt vielfältige Erfahrungen. Auch wenn Sie nicht alle bevorzugten Qualifikationen und Fähigkeiten aus der Stellenbeschreibung erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung. Wenn Ihre Karriere gerade erst beginnt, keinen traditionellen Pfad verfolgt hat oder alternative Erfahrungen umfasst, lassen Sie sich davon nicht abhalten.
Warum AWS
Amazon Web Services (AWS) ist die weltweit umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform. Wir haben das Cloud-Computing maßgeblich mitgestaltet und hören nie auf zu innovieren – deshalb vertrauen Kunden, von den erfolgreichsten Startups bis hin zu Global 500 Unternehmen, auf unsere robuste Suite an Produkten und Services, um ihre Geschäfte zu betreiben.
Inklusive Teamkultur
AWS schätzt Neugier und Verbindung. Unsere von Mitarbeitern geleiteten und vom Unternehmen geförderten Affinity Groups 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.
Mentoring und Karriereentwicklung
Wir heben unsere Leistungsstandards kontinuierlich an, während wir danach streben, der beste Arbeitgeber der Welt zu werden. Deshalb finden Sie hier unendliche Möglichkeiten zum Wissensaustausch, Mentoring und andere karrierefördernde Ressourcen, die Ihnen helfen, sich zu einer vielseitigen Fachkraft zu entwickeln.
Work-Life-Balance
Wir schätzen die Harmonie zwischen Arbeit und Privatleben. Erfolg bei der Arbeit sollte niemals auf Kosten von Opfern im Privatleben gehen, weshalb wir Flexibilität als Teil unserer Arbeitskultur anstreben. Wenn wir uns am Arbeitsplatz und zu Hause unterstützt fühlen, gibt es nichts, was wir in der Cloud nicht erreichen können.
Die Gehaltsspanne für diese Position ist unten aufgeführt. Ihr Amazon-Paket umfasst Einstiegszahlungen und Restricted Stock Units (RSUs). Die endgültige Vergütung wird basierend auf Faktoren wie Erfahrung, Qualifikationen und Standort festgelegt. Amazon bietet zudem umfassende Leistungen, einschließlich Krankenversicherung (medizinisch, zahnärztlich, augenärztlich, verschreibungspflichtig, Basis-Lebens- & AD&D-Versicherung sowie Option auf ergänzende Lebensversicherungspläne, EAP, psychologische Unterstützung, medizinische Beratungshotline, flexible Ausgabenkonten, Erstattung bei Adoption und Leihmutterschaft), 401(k)-Matching, bezahlten Urlaub und Elternzeit. 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 produktiven Datenpipelines
- Erfahrung mit modernen Designmustern für Datenplattformen, einschließlich Data Lakes, Lakehouses, Data Mesh sowie Zero-ETL-Mustern und Streaming-Architekturen unter Verwendung von Services wie Amazon SageMaker Lakehouse, SageMaker Unified Studio, Amazon S3 Tables, Amazon Redshift und Zero-ETL-Integrationen
- Erfahrung in der Architektur und Entwicklung von Ontologien und Knowledge Graphs in Unternehmensumgebungen
Bevorzugte Qualifikationen
- AWS-Zertifizierungen in Data Analytics oder Machine Learning Specialty bevorzugt
- Erfahrung in der Healthcare- und Life-Sciences-Branche, einschließlich Vertrautheit mit Compliance- und Sicherheits-Frameworks (HIPAA, GxP) sowie klinischen Datenstandards (OMOP, CDISC, FHIR)
- Praktische Erfahrung mit Apache Iceberg, Spark, Databricks, Snowflake, Kafka oder gleichwertigen Frameworks zur verteilten Datenverarbeitung
- Erfahrung im Entwurf und der Implementierung von Knowledge-Graph-Architekturen, Ontologie-Modellen oder semantischen Datenschichten, die AI/ML- und agentische KI-Systeme unterstützen
- Erfahrung mit Data-Governance- und Katalogisierungstools (z. B. AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation) sowie Nachverfolgung der Datenherkunft und Entwurf von Datenzugriffsmustern, die Identität und das Prinzip der geringsten Rechte (Least-Privilege) unterstützen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit geschäftlichen Kundenteams, IT und Partnerorganisationen, um Datenanforderungen zu verstehen, Zugriffsprobleme zu lösen und technische Konzepte sowohl für technisches als auch für geschäftliches Publikum zu vermitteln
- Kenntnisse in 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 den produktiven Einsatz in regulierten Umgebungen
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