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Die Chance
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SDC AI Developer - Senior
Unterstützt die Bereitstellung von Lösungs- oder Infrastrukturentwicklungsdiensten für KI/ML-Initiativen und wendet dabei starke technische Fähigkeiten und praktische Ingenieurerfahrung an. Trägt zur Gestaltung, Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-gestützten Lösungen oder Infrastrukturen bei und richtet sich dabei an relevanten Ingenieurstandards und Projekterwartungen aus. Versteht Benutzeranforderungen und hilft, diese in solide technische Designs und Implementierungspläne zu übersetzen. Trägt zur Integration von KI/ML-Fähigkeiten in breitere Unternehmenslösungen bei, mit Fokus auf Qualität, Skalierbarkeit und Benutzerwirkung.
Ihre Hauptaufgaben
- Entwicklung, Test, Bereitstellung und Support von produktionsreifen KI/ML-, generativen KI- und intelligenten Automatisierungslösungen.
- Lösung komplexer technischer Probleme über Entwicklung, Integration und Produktionssupport hinweg durch Codierung, Debugging, Testen, Fehlerbehebung und strukturierte Designkorrekturen.
- Übersetzung von Benutzeranforderungen in technische Designs, APIs, Workflows und supportfähige Implementierungsmuster.
- Erstellung und Integration von LLM, RAG und agentischen Lösungskomponenten in Unternehmenslösungen, Anwendungen und Plattformen.
- Unterstützung der Projektabwicklung durch disziplinierte Ausführung, Schätzung, Dokumentation, Kommunikationsstatus und Risikoidentifikation.
- Teilnahme an Design-Reviews, Bereitstellung von durchdachten Trade-off-Analysen und Implementierungshinweisen.
- Nutzung moderner KI-gestützter Software-Engineering-Tools wie Claude Code, Codex oder gleichwertiger agentischer Coding-Plattformen im täglichen Engineering-Betrieb zur Verbesserung von Liefergeschwindigkeit, Codequalität und Engineering-Effizienz.
Mindestanforderungen
KI- und Engineering-Kenntnisse
Grundlagen Generative KI
- Erfahrung in der Gestaltung, Erstellung und Wartung von produktionsreifen LLM-Anwendungen, einschließlich End-to-End-Pipelines von der Datenerfassung bis zur Modell-Output-Bereitstellung (z. B. Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI etc.).
- Nachgewiesene praktische Erfahrung im Aufbau von Retrieval-Augmented-Systemen, die Modell-Outputs in Unternehmenswissensquellen verankern, einschließlich Chunking-Strategien, Embedding-Pipelines und Retrieval-Optimierung (z. B. LlamaIndex, LangChain, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Praktische technische Kenntnisse von Embedding-Modellen, Vektorsuche und semantischen Retrieval-Mustern, die zur Verankerung von LLM-Outputs in Unternehmenswissensquellen verwendet werden (z. B. OpenAI Embeddings, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Beherrschung von Prompt-Engineering-Techniken, einschließlich Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought und strukturiertem Output-Design, mit der Fähigkeit, die Prompt-Leistung systematisch zu bewerten und zu iterieren (z. B. DSPy, PromptFlow etc.).
Agenten und LLM Ops
- Erfahrung in der Gestaltung und Erstellung von agentischen Systemen, einschließlich Multi-Agenten-Orchestrierungsmustern, Tool-Nutzung und Memory-Design über einzelne und mehrstufige Workflows hinweg (z. B. LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, NVIDIA NIM etc.).
- Fähigkeit zum Debugging, zur Fehlerbehebung und zur Korrektur von produktiven LLM- und agentischen Systemen, einschließlich Fehlerdiagnose über Retrieval-, Orchestrierungs- und Generierungsschichten hinweg.
Software-Engineering
- Praktische Software-Engineering-Kenntnisse in Python, mit der Fähigkeit, sauberen, modularen, produktionsreifen Code für LLM-Pipelines und agentische Anwendungen zu schreiben.
- Erfahrung im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen zur Unterstützung der LLM-Anwendungsentwicklung, einschließlich Datenkuratierung, -aufbereitung und Qualitätsvalidierung für Modelleingaben und Modellausgaben.
- Praktische Vertrautheit mit RESTful und ereignisgesteuerten API-Mustern, einschließlich asynchroner Workflows, Servicegrenzen und Integration von Unternehmensdatenquellen zur Bereitstellung von LLM- und agentischen Fähigkeiten.
- Praktisches Verständnis von Containerisierungs- und Orchestrierungskonzepten für die Verpackung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen in Cloud-Umgebungen (z. B. Docker, Kubernetes, Azure Container Apps, AWS ECS etc.).
- Verständnis von Best Practices im Software-Engineering, angewendet auf ML-Systeme, einschließlich modularem Code-Design, Testmustern für KI-Pipelines und Datenqualitätsvalidierung.
- Vertrautheit mit Datenüberwachung und Datenbeobachtbarkeit in Cloud-Umgebungen (Open Telemetry, Azure Application Insights etc.).
- Einblick in CI/CD und Operationalisierungspraktiken für KI-Systeme, einschließlich Modell- und Workflow-Bereitstellung, Versionierung, Umgebungsförderung und Release-Support in Cloud- oder containerisierten Umgebungen.
Um sich für die Stelle zu qualifizieren, müssen Sie Folgendes mitbringen:
- Einen Bachelor- oder Master-Abschluss
- Mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung, einschließlich aussagekräftiger Erfahrung in KI/ML-Engineering-Rollen
- Klare Kommunikationsfähigkeit, um komplexe KI-Systemverhalten und Kompromisse für technische und nicht-technische Stakeholder zu erklären, einschließlich Risiko und Compliance.
- Starkes Verantwortungsbewusstsein und Eigeninitiative, Übernahme der Verantwortung für KI-Systeme vom Design bis zur Produktion und Fehlerbehebung.
- Fähigkeit, effektiv zu agieren, während sich Anforderungen, Vorschriften und Technologien weiterentwickeln.
- Kollaborativ und funktionsübergreifend, enge Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt- und Team-Teams.
Idealerweise bringen Sie auch mit:
- Partnerschaft mit Entwicklungs-, Engineering-, Produkt-, Daten-, Architektur- und Projektleitungsteams zur Bereitstellung hochwertiger KI-Fähigkeiten.
- Fähigkeit zum Aufbau und zur Wartung von Modell-Observability-Pipelines, einschließlich Tracing von mehrstufigen agentischen Reasoning-Ketten, Erkennung von Output-Degradation und Überwachung von Verhaltensdrift in der Produktion (z. B. LangSmith, Arize, Datadog, Azure Monitor etc.).
- Vertrautheit mit LLM Fine-Tuning-Ansätzen, einschließlich Instruction Tuning und Preference Optimization, mit Verständnis dafür, wann Fine-Tuning im Vergleich zu Prompt-basierten Lösungen angebracht ist (z. B. LoRA, QLoRA, PEFT, NeMo Framework etc.).
- Vertrautheit mit Prinzipien der verantwortungsvollen KI, einschließlich Bias- und Fairness-Bewertung, Human-in-the-Loop-Design und Erklärbarkeitsansätzen im Finanzdienstleistungskontext.
- Vertrautheit mit Data-Pipeline-Design für KI-Workloads, einschließlich Erfassung, Transformation und Qualitätsvalidierung.
- Vertrautheit mit Cloud-basierten Plattformen für den Aufbau, das Training und die Bereitstellung skalierbarer LLM-Lösungen (z. B. Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI etc.).
- Vertrautheit mit KI-gestützten Software-Engineering-Tools zur Beschleunigung von Entwicklungs-, Implementierungs- und Code-Review-Praktiken (z. B. Claude Code, GitHub Copilot, Codex etc.).
Starke Grundlagen in traditionellen KI/ML- und deep learning-Grundlagen, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Feature Engineering, Modellbewertung, neuronalen Netzwerkarchitekturen und Trainingskompromissen, mit der Fähigkeit, diese Konzepte bei der Gestaltung von Unternehmens-KI-Lösungen anzuwenden.
Was wir Ihnen bieten
Bei EY entwickeln wir Sie mit zukunftsorientierten Fähigkeiten und statten Sie mit erstklassigen Erfahrungen aus. Wir befähigen Sie in einem flexiblen Umfeld und fördern Sie und Ihre außergewöhnlichen Talente in einer vielfältigen und integrativen Kultur global vernetzter Teams. Erfahren Sie mehr unter eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.ey.com%2Fen_gl%2Fcareers&data=05%7C02%7Cdeborah.compagner%40ey.com%7C41999b589ae04d7f6b8a08dd04d62e9a%7C5b973f9977df4bebb27daa0c70b8482c%7C0%7C0%7C638672040144488329%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=Mb96MEoh9R3oQ1cGLr73tEDtKTSUYCyfOhCZ%2BmMHY9w%3D&reserved=0.
- Wir bieten ein umfassendes Vergütungs- und Leistungspaket, bei dem Sie entsprechend Ihrer Leistung belohnt und für den von Ihnen geschaffenen Geschäftswert anerkannt werden. Die Gehaltsspanne für diese Stelle in allen geografischen Gebieten der USA beträgt 65.500 $ bis 134.000 $. Die Gehaltsspanne für die Metropolregion New York City, den Bundesstaat Washington und Kalifornien (ohne Sacramento) beträgt 78.600 $ bis 152.100 $. Einzelne Gehälter innerhalb dieser Spannen werden durch eine Vielzahl von Faktoren bestimmt, darunter unter anderem Bildung, Erfahrung, Wissen, Fähigkeiten und Geografie. Darüber hinaus umfasst unser Total Rewards-Paket Kranken- und Zahnversicherungen, Renten- und 401(k)-Pläne sowie eine breite Palette an bezahlten Freistellungsoptionen.
- Treten Sie unserem Team-geführten und Leader-ermöglichten Hybridmodell bei. Unsere Erwartung ist, dass die meisten Personen in externen, kundenorientierten Rollen über einen Zeitraum von 40-60 % der Zeit persönlich zusammenarbeiten, je nach Engagement, Projekt oder Jahr.
- Gemäß unserer flexiblen Urlaubsrichtlinie entscheiden Sie, wie viel Urlaubszeit Sie basierend auf Ihren persönlichen Umständen benötigen. Sie erhalten auch frei für ausgewählte EY bezahlte Feiertage, Winter-/Sommerpausen, persönliche/familiäre Pflege und andere Beurlaubungen, wenn dies zur Unterstützung Ihres körperlichen, finanziellen und emotionalen Wohlbefindens erforderlich ist.
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EY legt Wert auf hohe ethische Standards und Integrität bei seinen Mitarbeitern und erwartet von allen Kandidaten, dass sie diese Qualitäten unter Beweis stellen.
EY bietet Bewerbern und Mitarbeitern gleiche Beschäftigungschancen, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität/-ausdruck, Schwangerschaft, genetischen Informationen, nationaler Herkunft, Status als geschützter Veteran, Behinderungsstatus oder einer anderen gesetzlich geschützten Grundlage, einschließlich Festnahme- und Verurteilungsvorgeschichten, gemäß geltendem Recht.
EY setzt sich dafür ein, qualifizierten Personen mit Behinderungen, einschließlich behinderten Veteranen, angemessene Vorkehrungen zu bieten. Wenn Sie eine Behinderung haben und entweder Unterstützung bei der Online-Bewerbung benötigen oder während eines Teils des Bewerbungsprozesses eine Vorkehrung beantragen müssen, rufen Sie bitte 1-800-EY-HELP3 an, wählen Sie Option 2 für kandidatenbezogene Anfragen, wählen Sie dann Option 1 für Kandidatenanfragen und wählen Sie schließlich Option 2 für Kandidaten mit einem Anliegen, wodurch Sie an das Talent Shared Services Team (TSS) von EY weitergeleitet werden, oder senden Sie eine E-Mail an das TSS unter ssc.customersupport@ey.com [ssc.customersupport@ey.com].
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Die Teams von EY arbeiten in einem breiten Spektrum von Dienstleistungen in den Bereichen Assurance, Consulting, Tax, Strategy und Transactions. Gestützt auf Brancheneinblicke, ein global vernetztes, multidisziplinäres Netzwerk und ein vielfältiges Ökosystem von Partnern können die Teams von EY Dienstleistungen in mehr als 150 Ländern und Territorien anbieten.
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