Vereinigte Staaten
Redwood Materials
Snowflake
Staff Applied AI Engineer (FDE)
RemoteVereinigte Staaten
Menlo Park, California, United States
AWSGCP
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Über die Stelle
Bei Snowflake gestalten wir die Ära des agentenbasierten Enterprise. Um diese neue Ära einzuläuten, suchen wir KI-native Denker in allen Funktionen, die von der Möglichkeit begeistert sind, ihre Arbeitsweise neu zu erfinden. Sie nutzen Werkzeuge nicht nur; Sie besitzen eine angeborene Neugier und behandeln KI als vertrauenswürdigen Kollaborateur, der für Ihre Problemlösung und die Beschleunigung Ihrer Wirkung von zentraler Bedeutung ist. Wir suchen nach Personen mit geringem Ego, die in dynamischen und sich schnell bewegenden Umgebungen erfolgreich sind und mit einer experimentellen Denkweise agieren – die schnell aufkommende Fähigkeiten testen, um einfachere, leistungsfähigere Wege zur Erzielung von Ergebnissen zu entdecken. Bei Snowflake ist Ihre Rolle nicht nur die Ausführung einer Funktion, sondern die Neudefinition der Zukunft der Arbeitsweise.
Als Senior/Staff Forward Deployed Engineer im Bereich Applied AI in unserem Cortex AI-Team sind Sie ein praxisorientierter technischer Leiter und vertrauenswürdiger Partner für unsere strategisch wichtigsten Kunden. Sie verantworten die End-to-End-Bereitstellung von Enterprise-KI-Programmen und leiten ein Team von 2–4 Ingenieuren, während Sie selbst tief technisch bleiben. Sie legen die technische Richtung für Ihre Kundenengagements fest, betreuen Ihr Team und fungieren als leitende technische Stimme an der Schnittstelle von Produkt, Engineering und Kundenerfolg.
Snowflake wächst schnell, und wir erweitern unser Team, um unser Wachstum zu ermöglichen und zu beschleunigen. Wir suchen Menschen, die unsere Werte teilen, gewöhnliches Denken in Frage stellen und das Tempo der Innovation vorantreiben, während sie eine Zukunft für sich selbst und Snowflake aufbauen.
Hinweis: Dies ist eine kundenorientierte Rolle und erfordert häufige Reisen innerhalb der USA.
Jeder Mitarbeiter von Snowflake muss die Vertraulichkeits- und Sicherheitsstandards des Unternehmens für den Umgang mit sensiblen Daten einhalten. Mitarbeiter von Snowflake müssen als wesentlicher Bestandteil ihrer Aufgaben den Datensicherheitsplan des Unternehmens befolgen. Es liegt in der Pflicht jedes Mitarbeiters, Kundendaten sicher und vertraulich zu behandeln.
Wie möchten Sie Ihren Einfluss geltend machen?
Für Stellen in den Vereinigten Staaten besuchen Sie bitte die Stellenausschreibung auf der Karriereseite von Snowflake für Informationen zu Gehalt und Leistungen: careers.snowflake.com
IN DIESER ROLLE BEI SNOWFLAKE WERDEN SIE
- Kundenprogramme leiten: Übernehmen Sie den gesamten Lebenszyklus komplexer KI-Engagements mit mehreren Ingenieuren – von der Umfangsdefinition und Architektur bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und Übergabe. Seien Sie für die Lieferqualität und die Kundenergebnisse der von Ihnen geleiteten Projekte verantwortlich.
- KI-Qualität sicherstellen: Definieren Sie, was „gut“ für jedes Engagement bedeutet. Übersetzen Sie unklare Kundenanforderungen in messbare Qualitätsmetriken, Bewertungsrahmen und Gold-Datensätze – führen Sie dann systematische Bewertungszyklen durch, um die Agentenqualität zu verbessern, Regressionen zu erkennen, bevor es die Kunden tun, und den Standard für Genauigkeit, Treue und Sicherheit kontinuierlich zu erhöhen. Legen Sie den Standard fest, wie das Team KI-Systeme in der Produktion misst und verbessert.
- Ingenieure fördern und betreuen: Bieten Sie tägliche technische Führung und Mentoring für ein Team von 2–6 Applied AI Engineers. Überprüfen Sie Designs und Code, helfen Sie Teamkollegen, Hindernisse zu überwinden, und entwickeln Sie aktiv deren Fähigkeiten und Karrieren weiter.
- Mit Geschwindigkeit liefern: Bleiben Sie ein praxisorientierter Mitwirkender – entwerfen, iterieren und liefern Sie hochwertige ML-Pipelines und agentenbasierte KI-Lösungen zusammen mit Ihrem Team. Übersetzen Sie unklare Geschäftsziele in robuste, skalierbare und performante Lösungen.
- KI im großen Maßstab produktiv setzen: Übernehmen Sie den gesamten Implementierungslebenszyklus für KI-Lösungen, vom Prototyp bis zur Bereitstellung, Überwachung und Optimierung in sicheren, groß angelegten Produktionsumgebungen. Bauen Sie die Sicherheitsleitplanken, die Beobachtbarkeit und die menschlichen Überprüfungsworkflows auf, die KI-Anwendungen zuverlässig und vertrauenswürdig machen – und schließen Sie den Kreislauf von Produktionsspuren und Benutzerfeedback zurück in Ihre Bewertungen, damit die Qualität im Laufe der Zeit zunimmt.
- Strategischer technischer Berater sein: Fungieren Sie als leitender technischer Berater für die Datenwissenschafts- und Engineering-Führungskräfte unserer Kunden. Legen Sie den Standard für die Bereitstellung von Snowflake KI fest und artikulieren Sie komplexe technische Konzepte sowohl für technische als auch für exekutive Stakeholder.
- Zusammenarbeit zur Innovation: Arbeiten Sie funktionsübergreifend mit den Produkt- und Engineering-Teams von Snowflake zusammen und bringen Sie reale Muster und Feedback aus dem Feld ein, um die Zukunft der KI-Plattform von Snowflake direkt zu gestalten.
- Wiederkehrende Ergebnisse erzielen: Identifizieren Sie wiederkehrende Bereitstellungsmuster und wandeln Sie sie in wiederverwendbare Assets um – Referenzarchitekturen, Bewertungs-Harnesses und Produktfeedback, die die Wirkung von Snowflake über Kunden hinweg skalieren.
- Möglichkeit zu reisen: Verbringen Sie mindestens 25% Ihrer Zeit vor Ort und arbeiten Sie eng mit den strategisch wichtigsten Kunden von Snowflake zusammen.
WIR SUCHEN KANDIDATEN, DIE FOLGENDE VORAUSSETZUNGEN MITBRINGEN
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung technischer Projekte oder Teams, einschließlich der Festlegung der technischen Richtung, der Überprüfung der Arbeit anderer und der erfolgreichen Durchführung von Lieferungen.
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und der Produktivsetzung von Anwendungen mit LLMs, insbesondere mit Technologien wie RAG und agentenbasierten Workflows.
- Praktische Erfahrung in der Definition von Qualitätsmetriken und Bewertungsrahmen für LLM- oder Agentensysteme und der Nutzung von Bewertungen zur systematischen Verbesserung der Qualität im Laufe der Zeit.
- Ausgeprägte Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte sowohl technischen als auch exekutiven Stakeholdern zu vermitteln.
- Komfort mit Ambiguität und die Fähigkeit, komplexe, offene Probleme selbstständig zu strukturieren und zu lösen.
- 7+ Jahre Berufserfahrung als Softwareingenieur.
- Erfahrung in einer kundenorientierten technischen Rolle.
- Reisebereitschaft.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung im Erstellen von Bewertungsdatensätzen aus Produktionsspuren und synthetischen Daten sowie im Durchführen strukturierter Experimente (A/B-Tests, Ablationen, Offline-Bewertungen) zum Vergleich von Prompts, Modellen oder Agentenarchitekturen.
- Kenntnisse von Bewertungs- und Beobachtbarkeits-Tools (z. B. Braintrust, LangSmith, Arize, Weave, Promptfoo) oder Erfahrung im Erstellen benutzerdefinierter Bewertungs-Harnesses.
- Erfahrung mit der Analyse von Fehlermodi bei Agenten- oder RAG-Systemen – Kategorisierung von Fehlern (Halluzination, Abruf-Fehlgriff, Planungsfehler, Tool-Missbrauch) und Reduzierung jedes einzelnen durch gezielte Bewertungen.
- Praktische Erfahrung mit dem MLOps-Lebenszyklus, einschließlich Modellbereitstellung, Überwachung und Bewertung in einer Cloud-Umgebung (AWS, Azure oder GCP).
- Vertrautheit mit Kernbibliotheken und -werkzeugen für Data Science (z. B. pandas, numpy, Snowpark).
- Erfahrung in einem Startup oder in einem schnell wachsenden, dynamischen Umfeld.
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