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Caylent
Manager (m/w/d) für KI/ML-Engineering
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Über die Stelle
Caylent ist ein KI-first Cloud-Services-Unternehmen, das Organisationen dabei hilft, ambitionierte Ideen in greifbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Als AWS Premier Tier Services Partner und Gründungsmitglied des Claude Partner Networks von Anthropic kombinieren wir tiefgreifende Expertise in AWS, künstlicher Intelligenz und der Claude-Plattform von Anthropic, um Kunden bei der Modernisierung ihrer Technologie, dem Aufbau intelligenter Produkte und der Überführung von KI von der Experimentierphase in die Produktion zu unterstützen.
Die Mission
Unsere Fähigkeiten umfassen generative und agentenbasierte KI, Cloud-Migration und -Modernisierung, Cloud-native Anwendungsentwicklung, Daten und Analytik, DevOps, Managed Services, Sicherheit und Compliance sowie Transformationen im Kundenerlebnis. Bei Caylent stehen unsere Mitarbeiter immer an erster Stelle.
Wir sind ein vollständig remote agierendes globales Unternehmen mit Mitarbeitern in Kanada, den Vereinigten Staaten und Lateinamerika. Wir feiern die Kultur jedes unserer Teammitglieder und fördern eine Gemeinschaft technologischer Neugier. Sprechen Sie mit uns, um mehr darüber zu erfahren, was es bedeutet, ein Caylien zu sein!
Dies ist eine Senior-Rolle für jemanden, der aus zwei Richtungen gleichzeitig führt – tief technisch in Kundenprojekten und voll verantwortlich für das Wachstum und die Leistung eines Teams von ML-Ingenieuren und Architekten. Sie berichten an den Director of AI/ML.
Sie verantworten die Einstellung, Entwicklung und das Wohlbefinden des Teams sowie die Leitung komplexer Kundenprojekte, die Gestaltung der Architektur und die Steuerung des Pre-Sales. Beide Teile dieser Aufgabe sind real und fortlaufend. Der richtige Kandidat wird Energie aus dieser Kombination ziehen, nicht Spannung.
Ihre Aufgabe
LEITUNG IHRES TEAMS
- Einstellen und Aufbauen: Legen Sie den technischen Standard für ML-Rollen in Ihrem Team fest, leiten Sie technische Bewertungen oder beaufsichtigen Sie diese und treffen Sie Einstellungsentscheidungen, hinter denen Sie stehen können. Bauen Sie ein Team auf, das den Gesamtstandard der Praxis erhöht.
- Mitarbeiterentwicklung: Führen Sie regelmäßige strukturierte 1:1 durch, geben Sie ehrliches Feedback zu wichtigen Meilensteinen und investieren Sie aktiv in das Wachstum jeder Person – unabhängig davon, ob sie am Anfang ihrer Karriere steht oder sehr erfahren ist.
- Leistungsmanagement: Erkennen Sie starke Leistungsträger an und sprechen Sie Leistungslücken direkt und frühzeitig an. Arbeiten Sie mit HRBPs und dem Director of AI/ML zusammen, wenn Situationen einen strukturierten Weg erfordern, und setzen Sie sich für Ihr Team ein, wenn es dies verdient.
- Eng am Personalwesen bleiben: Verstehen Sie, wie Ihr Team in den Projekten eingesetzt wird, halten Sie das Personalteam über die Entwicklung der Fähigkeiten und Vorlieben jeder Person auf dem Laufenden und stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter in Arbeiten eingesetzt werden, die sie angemessen herausfordern.
STRATEGISCHE BERATUNG
- Leitung von ML-Bewertungen: Bewerten Sie Kundenumgebungen End-to-End – Infrastruktur, Datenpipelines, Modelllebenszyklus und organisatorische Bereitschaft – und erstellen Sie Empfehlungen, die Entscheidungen von Führungskräften vorantreiben und die Tür für das nächste Projekt öffnen.
- Architektur gestalten: Fungieren Sie als leitende technische Autorität bei Projekten, legen Sie die architektonische Ausrichtung fest, stellen Sie die technische Qualität im gesamten Team sicher und treffen Sie die wichtigen Entscheidungen, wenn Kompromisse schwierig sind.
- Beratung zu ML-Operationen: Helfen Sie Kunden beim Aufbau von ML-Systemen, die sie tatsächlich besitzen und aufrechterhalten können – übersetzen Sie die Komplexität von MLOps, LLMOps und Produktionsüberwachung in Standards, die ihre Ingenieurteams umsetzen können und deren Führungskräfte handeln können.
- Pre-Sales vorantreiben: Arbeiten Sie mit Vertriebs- und Lösungs-Teams während der Angebots- und Vorschlagsphasen zusammen und tragen Sie die technische Tiefe bei, die erforderlich ist, um die Arbeit genau zu kalkulieren und potenziellen Kunden Vertrauen in die Lieferfähigkeit von Caylent zu geben.
HANDS-ON-LIEFERUNG
- Projekte End-to-End leiten: Treiben Sie Architektur und Lösungsdesign vom Kick-off bis zur Lieferung voran – legen Sie die technische Richtung fest, lösen Sie schwierige Probleme für das Team und stellen Sie sicher, dass die Arbeit den Qualitätsstandards von Caylent entspricht.
- Technische Kundenbeziehung verantworten: Je nach Projekt sind Sie entweder der primäre Kundenkontakt, der für alle Architekturergebnisse verantwortlich ist, oder die leitende technische Autorität, die das Team beaufsichtigt. Die Erwartung ist in beiden Fällen dieselbe – Sie sind technisch die Person, von der das Projekt abhängt.
WACHSTUM DER PRAXIS
- Intern den Standard erhöhen: Mentoring von Ingenieuren und Architekten durch reale Arbeit, Beitrag zu technischen Interviews und Aufbau von Referenzarchitekturen und Beschleunigern, die die breitere ML-Praxis verbessern.
Ihre Qualifikationen (nicht verhandelbar)
- Mindestens 10 Jahre Erfahrung in machine learning oder KI, mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in der Leitung kundenorientierter Projekte in beratender Funktion.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Mitarbeiterführung – Einstellung, Leistungsabgleich, Karriereentwicklung und die Fähigkeit, schwierige Gespräche direkt und konstruktiv zu führen.
- Tiefgreifende, aktuelle Kenntnisse des AWS ML- und GenAI-Ökosystems, mit der Fähigkeit, architektonische Entscheidungen über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg zu treffen und zu verteidigen – von Daten und Feature Engineering über Training, Bereitstellung und Überwachung.
- Tiefgreifende Expertise in mindestens zwei oder drei ML-Domänen – sei es klassisches ML, Computer Vision, NLP, Zeitreihen oder andere – kombiniert mit dem Urteilsvermögen, über die breitere ML-Landschaft zu bewerten, zu entwickeln und zu beraten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Produktions-ML-Systeme End-to-End zu entwerfen und zu steuern, wobei MLOps-, LLMOps- und breitere KI-Betriebskomplexität in Standards übersetzt werden, die Ingenieurteams umsetzen und Führungskräfte handeln können.
- Tiefgreifende Expertise in der Anpassung von Foundation Models – Fine-Tuning (LoRA, QLoRA, PEFT), Alignment (RLHF, DPO), Inferenzoptimierung und verteiltes Training – kombiniert mit RAG- und agentenbasiertem Systemdesign, einschließlich Multi-Agenten-Architekturen, MCP-Integration und Human-in-the-Loop-Mustern auf AWS.
- Nachgewiesene Fähigkeit, unabhängig in komplexen, mehrdeutigen Kundenumgebungen zu agieren – konkurrierende Prioritäten zu navigieren, Stakeholder abzustimmen und ML-Kompromisse in Geschäftsrisiken und -werte für technische und geschäftliche Zielgruppen zu übersetzen.
TECHNISCHER STACK
Unsere Praxis umfasst eine breite Palette von ML-Domänen. Kandidaten werden erwartet, diese zu verschreiben – nicht nur zu erkennen – mit dem Urteilsvermögen, das zu maximieren, was AWS ermöglicht, und der Erfahrung, zu wissen, wie Open-Source-Tools es stärken.
- ML-Domänen: Klassisches ML, Computer Vision, NLP, Generative KI & LLMs, KI-Agenten & autonome Systeme, Intelligent Document Processing, Video Understanding, Sprache & Audio, Zeitreihen & Prognosen, Empfehlungssysteme, Graph ML, Reinforcement Learning, Multimodale KI
- AWS ML-Plattform: SageMaker, SageMaker Pipelines, SageMaker Feature Store, SageMaker Model Registry, SageMaker Clarify, Bedrock (Agents, Knowledge Bases, Guardrails, AgentCore, Model Evaluation)
- Multi-Provider LLM: Bedrock, Anthropic API, OpenAI API, Google Gemini API, Azure OpenAI – mit dem Urteilsvermögen, Anbieter-Tradeoffs in Unternehmenskontexten abzuwägen
- AWS KI-Dienste: Rekognition, Comprehend, Transcribe, Textract, Translate, Personalize, Neptune, Kinesis Video Streams, Polly
- Datenplattform: Apache Spark / PySpark, Apache Kafka, Amazon Kinesis, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, AWS Glue
- Vektordatenbanken: Pinecone, pgvector, Amazon OpenSearch (Vektor), Weaviate
- Frameworks: PyTorch, TensorFlow, JAX, Scikit-learn, XGBoost, HuggingFace (Transformers, PEFT, TRL), LangChain, LlamaIndex, DSPy, Ollama
- MLOps & Governance: MLflow, W&B, Airflow / MWAA (Datenorchestrierung), Dagster (Asset-basierte Pipelines), Kubeflow Pipelines, CI/CD, IaC (CloudFormation, CDK, Terraform), Docker, Kubernetes, ML Governance (Lineage, Datenverträge, Audit), Responsible AI / Bias & Fairness
- LLM Evaluierung & Sicherheit: RAGAS, LLM-as-a-judge-Muster, DeepEval, NeMo Guardrails, Constitutional AI-Muster, Validierung strukturierter Ausgaben
- Inferenz & Optimierung: Triton, vLLM, SGLang, Trainium, Inferentia, Quantisierung (GPTQ, AWQ, bitsandbytes), SageMaker Neo
STARKE DIFFERENZIERUNGSMERKMALE
- AWS Certified Machine Learning – Specialty und/oder AWS Certified Solutions Architect – Professional.
- Erfahrung in der Gestaltung von Praxis-Standards, Referenzarchitekturen und wiederverwendbaren ML-Beschleunigern über mehrere Projekte hinweg.
- Einblick in verschiedene Branchen und Problemtypen in einem Beratungs- oder kundenorientierten Kontext.
- Tiefgreifende Kenntnisse in verantwortungsvollen KI-Praktiken – Modellbewertung, Bias-Erkennung, Fairness-Frameworks und KI-Governance – angewendet in Enterprise-Implementierungen.
- Fließende Kenntnisse in AIOps-Mustern – Gestaltung von agentenbasierten Workflows für Anomalieerkennung, automatisierte Ursachenanalyse und Behebung über Beobachtbarkeitsplattformen hinweg – und die Fähigkeit, KI-Betriebsergebnisse in messbaren Geschäftswert für Kunden zu übersetzen.
Leistungen
Caylent beschäftigt Vollzeit-Mitarbeiter mit vollen Leistungen nach CLT in Brasilien.
- 100% Remote-Arbeit
- Flexible Urlaubszeit
- Wettbewerbsfähige Phantom-Aktienoptionen
- Bezahlt für Prüfungen und Zertifizierungen
- Peer-Bonus-Auszeichnungen
- Modernster Laptop und Werkzeuge
- Ausstattungs- und Bürostipendium
- Individueller Plan zur beruflichen Weiterentwicklung
- Jährliches Stipendium für Lernen und Entwicklung
- Arbeiten Sie mit einem fantastischen weltweiten Team und in einer unglaublichen Unternehmenskultur
Diese Rolle kann bis zu 25% Reisezeit erfordern, abhängig von den Geschäftsanforderungen.
HINWEIS: Diese Position erfordert eine aktuelle rechtliche Arbeitserlaubnis für das Land, in dem sich diese Position befindet. Caylent kann derzeit keine Visa- oder Arbeitserlaubnisanträge sponsern.
Bei Caylent verpflichten wir uns zu fairen, transparenten und integrativen Einstellungsverfahren. Im Rahmen unseres Rekrutierungsprozesses können wir künstliche Intelligenz (KI)-Tools oder automatisierte Systeme verwenden, um bei der Vorauswahl und Bewertung von Bewerbungen zu helfen und Kandidatenqualifikationen mit den Stellenanforderungen abzugleichen.
Diese Tools sind dazu bestimmt, menschliche Entscheidungen zu unterstützen – nicht zu ersetzen. Endgültige Einstellungsentscheidungen werden immer von unseren geschulten Rekrutierungsexperten getroffen.
Wenn während Ihres Bewerbungsprozesses ein KI- oder automatisiertes Tool verwendet wird, geschieht dies nur in Übereinstimmung mit den geltenden Gesetzen und Vorschriften, und Ihre Informationen werden sicher und vertraulich behandelt.
Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an talent@caylent.com
Caylent ist ein Ort, an dem jeder dazugehört. Wir feiern Vielfalt und sind bestrebt, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Unser Ansatz hilft uns, ein erfolgreiches Team aufzubauen, das eine Vielzahl von Hintergründen, Perspektiven und Fähigkeiten repräsentiert. Unabhängig davon, wie sich Ihre Vielfalt ausdrückt, können Sie hier bei Caylent ein Zuhause finden.
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet. Wir verbieten Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft), sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck, Alter, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Behinderung oder anderen anwendbaren gesetzlich geschützten Merkmalen. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung eine Unterkunft beantragen möchten, kontaktieren Sie uns bitte unter hr@caylent.com.
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