Brasilien
C6 Bank
Syngenta Group
AI Solution Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
AWSDockerKubernetes
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Unternehmensbeschreibung
Über Syngenta
Syngenta ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich landwirtschaftliche Innovationen mit Niederlassungen in über 90 Ländern. Unsere Mission ist es, Landwirte mit fortschrittlichen Technologien und Praktiken zu unterstützen, die es ihnen ermöglichen, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und gleichzeitig den Planeten für zukünftige Generationen zu erhalten. Unsere bahnbrechenden wissenschaftlichen Erkenntnisse liefern Landwirten und der Gesellschaft beispiellose Vorteile. Angetrieben von unseren Nachhaltigkeitsprioritäten entwickeln wir kontinuierlich Technologien und Lösungen, die Landwirte dabei unterstützen, gesündere Pflanzen auf revitalisierten Böden anzubauen und die Produktivität zu maximieren. Syngenta Crop Protection hat seinen Hauptsitz in Basel, Schweiz, während Syngenta Seeds seinen Hauptsitz in den Vereinigten Staaten hat. Erfahren Sie mehr über unsere Geschichten und verfolgen Sie unsere Arbeit auf LinkedIn, Instagram & X.
Stellenbeschreibung
Bei Syngenta erweitern wir den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um die Art und Weise zu verändern, wie unsere Teams arbeiten, Entscheidungen treffen und digitale Lösungen entwickeln.
Innerhalb von Seeds Production & Supply entwickeln wir interne KI-Engineering-Kapazitäten, um KI-Möglichkeiten in reale, zuverlässige und in unsere Produkte und Prozesse integrierte Lösungen umzuwandeln.
Wir suchen eine Person für die Rolle des AI Solution Engineer mit einem technischen und praxisorientierten Profil, die in der Lage ist, priorisierte KI-Konzepte und -Möglichkeiten in Lösungen umzuwandeln, die in einer produktiven Umgebung effektiv funktionieren.
Diese Person wird in multidisziplinären Pods integriert arbeiten, in Partnerschaft mit AI Solution Leads, Product Owners, Software Engineers, Data Scientists und Fachexperten. Sie wird von der technischen Bewertung und detaillierten Lösungsgestaltung bis hin zu Prototyping, Implementierung, Tests, Integration und Deployment beitragen.
Wir suchen mehr als nur jemanden, der Technologien empfiehlt oder isolierte Proofs-of-Concept erstellt. Wir suchen jemanden, der gerne baut, Hypothesen testet, Ergebnisse bewertet, technische Probleme löst und schnell gute Ideen in KI-Kapazitäten umwandelt, die Geschäftswert generieren.
Die Position hat einen globalen Geltungsbereich und bietet die Möglichkeit, mit verschiedenen Arten von Problemen zu arbeiten, von generativer künstlicher Intelligenz und KI-Agenten bis hin zu Machine Learning, Vorhersage, Empfehlung und Optimierung.
Aufgaben
- Innerhalb von Produkt-Pods arbeiten, um priorisierte KI-Möglichkeiten in funktionale, zuverlässige und skalierbare technische Lösungen umzuwandeln;
- In Partnerschaft mit AI Solution Leads, Product Owners und anderen Pod-Mitgliedern arbeiten, um Möglichkeiten und Anforderungen in klare und implementierbare technische Lösungen zu übersetzen;
- Technische Machbarkeit, Datenbedarf, Abhängigkeiten, Implementierungsaufwand und erwartete Ergebnisse vor der Lösungsentwicklung bewerten;
- KI-basierte Lösungen unter Berücksichtigung von Architektur, Daten, Modellen, Bewertung, Integration, Skalierbarkeit, Sicherheit und Benutzererfahrung entwerfen;
- Praxisorientiert bei der Erstellung von Prototypen und produktionsreifen Komponenten mitwirken;
- Modelle, KI-Agenten, Empfehlungssysteme und andere intelligente Fähigkeiten entwickeln, testen, integrieren und implementieren;
- Mit generativer künstlicher Intelligenz arbeiten, einschließlich Prompt-Engineering, Agenten, Tool-Nutzung, Orchestrierung und Agenten-Workflows;
- Modell- und Agenten-Outputs, Prompt-Verhalten, Edge Cases und Antwortqualität bewerten und bei Bedarf Debugging und Anpassungen durchführen;
- In Partnerschaft mit Software Engineers arbeiten, die für traditionelle und transaktionale Anwendungskomponenten verantwortlich sind, wobei hauptsächlich die Verantwortung für KI-Fähigkeiten übernommen wird;
- Mit Data Scientists und anderen Spezialisten zusammenarbeiten, wenn bestimmte Probleme eine tiefere Auseinandersetzung mit Machine Learning, NLP, Computer Vision, Optimierung oder anderen Disziplinen erfordern;
- Eng mit Product Owners zusammenarbeiten, um Anforderungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz einzubringen und sicherzustellen, dass die technische Lösung mit den Produktanforderungen verknüpft ist;
- Prinzipien der verantwortungsvollen KI, Sicherheit, Datenschutz und Architekturstandards des Unternehmens anwenden;
- Moderne KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge nutzen, wo angebracht, und die Verantwortung für die technische Qualität der Lösungen übernehmen;
- Wiederverwendbare Muster, Komponenten und Best Practices identifizieren und teilen, die zukünftige KI-Engineering-Initiativen beschleunigen können;
- Kollaborativ in einem globalen, multidisziplinären und sich ständig weiterentwickelnden Umfeld arbeiten.
Qualifikationen
Erforderlich
- Praktische Erfahrung in der Erstellung, Implementierung und Bereitstellung von KI- oder Machine Learning-Lösungen, die in realen Produkten, Anwendungen oder Prozessen eingesetzt werden;
- Solide Grundlagen in Programmierung und Software-Engineering, einschließlich der Fähigkeit, technische Lösungen zu entwickeln, zu überprüfen, zu testen und zu debuggen;
- Erfahrung mit der Integration von KI-Komponenten in bestehende Anwendungen, APIs, Systeme oder Arbeitsabläufe;
- Breites Wissen über künstliche Intelligenz und Machine Learning, mit der Fähigkeit, verschiedene Problemtypen zu bearbeiten und zu erkennen, wann Spezialisten hinzugezogen werden müssen;
- Erfahrung mit der Bewertung und Validierung von KI-Lösungen, einschließlich der Analyse von Outputs, Tests, Edge Cases und Fehlerbehebung;
- Erfahrung in Cloud-Umgebungen;
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Fachleuten aus Produktmanagement, Software-Engineering, Data Science, Business und anderen Disziplinen;
- Praxisorientierte, neugierige und problemlösungsorientierte Persönlichkeit mit der Fähigkeit, in Umgebungen mit unterschiedlichen Prioritäten und Abhängigkeiten zu arbeiten;
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit einer konstruktiven Haltung auch in Situationen mit Druck oder Blockaden;
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse für die tägliche Arbeit in einem globalen Umfeld und die Interaktion mit Teams aus verschiedenen Regionen.
- Praxisorientierter Ansatz mit Interesse am Bauen, Testen und Iterieren von Lösungen – nicht nur am Empfehlen von Wegen;
- Autonomie, um in wenig strukturierten Kontexten zu arbeiten und konstruktiv mit sich ändernden Prioritäten, Abhängigkeiten und Druck umzugehen;
- Neugier, um den Geschäftskontext zu verstehen und Bedürfnisse in relevante Lösungen zu übersetzen;
- Verantwortungsbewusstsein und Engagement für die Qualität, Weiterentwicklung und Wirkung der entwickelten Lösungen;
- Kontinuierliches Interesse daran, die schnelle Entwicklung von KI-Technologien zu verfolgen und ständig zu lernen.
Wünschenswert
- Erfahrung mit AWS;
- Kenntnisse in Amazon SageMaker oder anderen KI/ML-Diensten von AWS;
- Praktische Erfahrung mit generativer künstlicher Intelligenz und Large Language Models;
- Erfahrung im Aufbau von KI-Agenten, die Werkzeuge nutzen, mit Systemen interagieren oder Aufgaben ausführen können;
- Erfahrung mit RAG, Orchestrierung und Agenten-Workflows;
- Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen oder Coding Agents im Softwareentwicklungszyklus;
- Kenntnisse in MLOps und Praktiken für Deployment und Monitoring von Machine Learning und KI-Lösungen;
- Erfahrung mit APIs, Systemintegration, CI/CD, Docker oder Kubernetes;
- Erfahrung in Produktteams oder multidisziplinären Pods;
- Kenntnisse über verantwortungsvolle KI und Best Practices in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und Governance von KI-Lösungen;
- Erfahrung mit Problemen in den Bereichen Vorhersage, Empfehlung, Optimierung, NLP oder Computer Vision ist von Vorteil;
- Vorerfahrung in Enterprise-Umgebungen, Supply Chain, Produktion, Landwirtschaft oder Agrarindustrie ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Zusätzliche Informationen
Was wir bieten
Eine Kultur, die Vielfalt und Inklusion feiert, berufliche Entwicklung fördert und eine Work-Life-Balance anstrebt, die die Teammitglieder unterstützt. Wir bieten flexible Arbeitsmöglichkeiten, um Ihren beruflichen und persönlichen Bedürfnissen gerecht zu werden.
Umfassendes Leistungspaket (Kranken-, Zahn- und Augenversicherung), das ab dem ersten Tag gilt.
Bezahlter Urlaub, Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub, Bildungsbeihilfe, Wohlfühlprogramme, Mitarbeiterrabatte und weitere Leistungen.
Syngenta ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und bei der Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Beförderung oder anderen Beschäftigungspraktiken keine Diskriminierung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Nationalität, Alter, sexueller Orientierung, Familienstand oder Veteranenstatus, Behinderung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status vornimmt.
Werden Sie Teil eines führenden Unternehmens, das das Potenzial von Pflanzen entfesselt.
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