Springs Window Fashions

21.07.2026

Senior AI Engineer

Vereinigte Staaten

Middleton, Wisconsin, United States

Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.

Beschreibung

The Best Experience Company

Unser Slogan lautet „The Best Experience Company.“

Mehr als nur ein paar Worte, es repräsentiert das Wesen dessen, wer wir bei Springs Window Fashions sind. Als Nordamerikas führendes Unternehmen für Fensterabdeckungen setzen wir uns dafür ein, die beste Erfahrung für unsere Mitarbeiter, Verbraucher und Endverbraucher, Geschäftspartner und Gemeinschaften zu schaffen. Wir möchten, dass Sie unserem Team von leidenschaftlichen Eigeninitiativen beitreten, die glauben, dass die Welt voller Möglichkeiten für die beste Erfahrung ist. Wenn Sie also begeistert von der Vorstellung einer Karriere für die beste Erfahrung in einem Team sind, das sich darauf konzentriert, die beste Erfahrung für alle zu schaffen, dann möchten wir von Ihnen hören!

Zusammenfassung der Position

Dies ist eine technische Rolle, keine Forschungsrolle. Der Senior AI Engineer ist ein technischer Leiter, der KI im Unternehmensmaßstab in die Produktion bringt und die Architektur, Governance und Engineering-Praktiken verantwortet, die ehrgeizige Ideen in funktionierende Systeme verwandeln. Sie werden die Einführung von KI im gesamten Unternehmen vorantreiben, andere Ingenieure durch gemeinsames Arbeiten betreuen und direkt mit Informationstechnologie, Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich, Betrieb, Kundenservice, Produktentwicklung und Analyseteams zusammenarbeiten, um KI-Funktionen zu liefern, die die Effizienz messbar verbessern, Kundenerlebnisse aufwerten und die Entscheidungsfindung schärfen.

Der ideale Kandidat ist in erster Linie ein Softwareentwickler, der sich mit KI beschäftigt und starke technische Grundlagen mit praktischer Beherrschung von machine learning, generativer KI, Data Engineering, Automatisierung und Cloud-Technologien kombiniert. Sie arbeiten schnell und iterieren offen und betrachten einen funktionierenden groben Prototyp als wertvoller als einen ausgefeilten Plan, der nicht funktioniert. Sie gedeihen in einem schnelllebigen, transformationsorientierten Umfeld und verwandeln Geschäftsprobleme konsequent in produktionsreife KI-Lösungen statt in Pilotprojekte, die in einem Notebook stecken bleiben.

Wie wir arbeiten, um eine beste Erfahrung zu liefern: Unsere Kultur

Hochgeschätzte Führungsqualitäten umfassen:

Befähigung: Fördert Innovation und kontinuierliches Lernen. Ermöglicht funktionsübergreifende Zusammenarbeit und technische Experimente.

Verantwortung: Verantwortet Lösungen von Anfang bis Ende: Wenn etwas kaputt geht, reparieren Sie es; wenn es funktioniert, machen Sie es besser. Liefert sichere, skalierbare, geschäftsbezogene KI mit echter Dringlichkeit und starker Ausführungsdisziplin.

Führung: Beeinflusst die technische Ausrichtung und fördert die Einführung von KI im Unternehmen. Kommuniziert effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.

Ein Springs-Team: Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg, um gemeinsame Geschäftsergebnisse zu erzielen. Baut starke Beziehungen und Vertrauen im gesamten Unternehmen auf.

Kontinuierliche Innovation: Bleibt über aufkommende KI-Trends und -Tools auf dem Laufenden und trennt echte Fortschritte von Hype. Verbessert unermüdlich KI-Fähigkeiten, Automatisierung und betriebliche Reife.

Geschwindigkeit: Liefert iterativen Mehrwert durch schnelle Build-and-Deploy-Zyklen, oft indem eine neue Technik innerhalb von Tagen in einen funktionierenden Prototyp umgewandelt wird. Gleicht diese Geschwindigkeit mit der betrieblichen Stabilität und Governance aus, die ein Unternehmen benötigt.

Hauptverantwortlichkeiten

Entwerfen, Erstellen, Ausliefern und Verantworten von KI- und machine learning-Lösungen im Unternehmensmaßstab in der Produktion.

Erstellen und Operationalisieren von generativen KI-Anwendungen unter Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Copiloten und intelligenter Automatisierung, die reale Menschen im gesamten Unternehmen tatsächlich nutzen.

Zusammenarbeit mit Führungskräften aus dem Geschäftsbereich, um die wertvollsten KI-Anwendungsfälle zu finden und zu priorisieren, und das Urteilsvermögen zu besitzen, die unwichtigen abzulehnen.

Schnelles Einrichten skalierbarer KI-Pipelines, APIs und Integrationen mit Unternehmensplattformen und Geschäftsanwendungen, und diese dann offen verbessern.

Zusammenarbeit mit Data Engineering-Teams, um qualitativ hochwertige, gesteuerte und zugängliche Daten für KI-Initiativen sicherzustellen.

Entwickeln von KI-gestützten Analysen und prädiktiven Modellen zur Unterstützung von Fertigung, Lieferkette, Kundenservice, Vertrieb und Betrieb.

Implementieren von KI-Governance, Modellüberwachung, Sicherheit und verantwortungsvollen KI-Praktiken.

Optimieren von Modellleistung, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und betrieblicher Effizienz.

Bewerten neuer KI-Tools fast so schnell, wie sie veröffentlicht werden, und eine klare, ehrliche Einschätzung geben, was real und was Hype ist, bevor die Einführung im Unternehmen empfohlen wird.

Vorantreiben schneller Experimente und Prototypenentwicklung im gesamten Unternehmen, schnelles Scheitern, schneller lernen und zur nächsten Iteration übergehen.

Erstellen technischer Dokumentationen, Betriebsabläufe und Materialien für den Wissenstransfer.

Betreuen anderer Ingenieure durch gemeinsames Arbeiten, nicht durch Vorträge, und kontinuierliches Anheben des Niveaus der KI-Engineering-Praktiken.

Anforderungen

Erforderlich

8–10+ Jahre allgemeine Technologieerfahrung

5+ Jahre speziell im Erstellen – nicht nur im Studieren – von KI/ML-Systemen

Nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von KI im Unternehmensmaßstab in der Produktion, nicht bei Pilotprojekten, die in einem Notebook stecken geblieben sind

Erfahrung in der Leitung technischer Initiativen oder Teams, denen Menschen folgen wollen, nicht nur berichten

Umfangreiche Erfahrung mit KI-Architektur und verteilten Systemen

Praktische Erfahrung mit der Operationalisierung von generativer KI im großen Maßstab: LLMs, RAG, Copiloten und Automatisierung

Fähigkeit, einem Manager in zwei Sätzen und einem Ingenieur in zweihundert Sätzen zu erklären, was Sie gebaut haben

Bevorzugt

Erfahrung mit Microsoft Copilot, Azure OpenAI oder generativen KI-Plattformen für Unternehmen.

Erfahrung in der Fertigungs-, Lieferketten-, Konsumgüter- oder Einzelhandelsbranche.

Erfahrung mit MLOps, Vektordatenbanken, Orchestrierungs-Frameworks und KI-Observability-Plattformen.

Vertrautheit mit Datenvisualisierungs- und Analyseplattformen wie Power BI oder Tableau.

Erfahrung in der Leitung von Transformationsinitiativen für KI im Unternehmen.

KI-Governance-Frameworks

FinOps für KI-Workloads

Multi-Cloud-KI-Strategie

Erfahrung im Aufbau interner KI-Plattformen oder Copiloten

Sprachen

Senior AI Engineer

Beschreibung

Zusammenfassung der Position

Wie wir arbeiten, um eine beste Erfahrung zu liefern: Unsere Kultur

Hauptverantwortlichkeiten

Anforderungen

Erforderlich

Bevorzugt

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