Lead, AI Engineering & SDLC-Automatisierung

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🔥 vor 57 Minuten

🌐 Vereinigte Staaten, Deutschland, +1 weitere Länder – Remote

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote

🏄 California – Remote

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💵 $168.160 - $315.300 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 KI-Ingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Agilent Technologies

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1999

🍽️ Lebensmittel & Getränke

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

💰 €500.000.000 Post-IPO Debt im 2019-09

Food & Beverage • Healthcare • Consulting

Agilent Technologies ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich analytischer und Laborinstrumente. Das Unternehmen bietet ein breites Spektrum an Produkten und Lösungen, darunter Gas- und Flüssigchromatographie, Massenspektrometrie, Laborbedarf sowie Software und Informatik. Agilent bedient verschiedene Branchen, etwa Biopharma, Lebensmittel- und Getränkeprüfung, klinische Diagnostik und Umweltanalytik. Darüber hinaus bietet Agilent umfassende Services für Labormanagement, Wartung und Instrumentenreparatur. Das Unternehmen legt großen Wert darauf, Wissenschaft durch nachhaltige Lösungen voranzubringen, und unterstützt mit fortschrittlichen Technologien die Genomik, Pathologie und Krebsforschung.

Beschreibung

• Führung und Weiterentwicklung des AI Engineering & Automation-Teams, das für KI-gestützte SDLC-Automatisierung, Integration in Entwickler-Workflows und Tools zur Steigerung der Engineering-Produktivität verantwortlich ist • Festlegung von Teamprioritäten, Ressourcenbedarf, Arbeitsrhythmen, Leistungserwartungen und Umsetzungsplänen • Verantwortung für die Roadmap zur KI-gestützten Engineering-Automatisierung im gesamten PSD-Bereich, von der Toolauswahl und Integration bis hin zu Einführung, Messung und kontinuierlicher Verbesserung • Lieferung von KI-gestützten Engineering-Tools, agentischen Workflows, Copilots und Workflow-Automatisierungen mit messbarem Produktivitätszuwachs • Integration von KI-Automatisierung in CI/CD-Pipelines, "developer paved roads", Engineering-Workflows und Plattform-Services • Etablierung von Governance, Sicherheits-Guidelines, Evaluationskriterien, Nutzungsstandards und sicheren Integrationsmustern für eine verantwortungsbewusste KI-Einführung • Zusammenarbeit mit DevSecOps, Developer Experience, Security, QE, IT und Engineering-Teams • Priorisierung von Investitionen in KI-Automatisierung basierend auf Produktivitätssteigerung, Developer Experience, Qualität, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Kosten und Plattformstrategie • Förderung der organisationsweiten Einführung durch Enablement, Dokumentation, Schulungen, Feedback-Schleifen und messbare Einführungspläne • Auflösung von Zielkonflikten zwischen Engineering-Produktivität, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Kosten und verantwortungsvoller KI-Einführung • Definition und Verfolgung von Erfolgskennzahlen wie Produktivität, Adoption, Reduzierung manueller Tätigkeiten (toil), Qualität, Zuverlässigkeit und Developer Experience • Unterstützung der Mission von Agilent Technologies in den Bereichen Labor- und klinischer Technologien, Life-Science-Forschung, Diagnostik und Sicherheitsanwendungen

🎯 Anforderungen

• In der Regel mindestens 5 Jahre Erfahrung in formeller oder informeller Führung von Personen, Projekten und/oder Programmen • Bachelor- oder Masterabschluss bzw. gleichwertige Erfahrung • Fundierter Hintergrund in AI-enabled Engineering, Platform Engineering, DevOps, Developer Productivity, Workflow-Automatisierung oder SDLC-Automatisierung • Erfahrung in der Führung von Teams, Programmen oder bereichsübergreifenden Initiativen in komplexen Software-Engineering-Umgebungen • Erfahrung in der Überführung organisatorischer Strategie in Roadmaps, Umsetzungspläne, Governance-Modelle und messbare Ergebnisse • Erfahrung mit AI Agents, Copilots, KI-gestützten Software-Engineering-Tools, ML-getriebener Automatisierung oder agentischer Workflow-Automatisierung • Fundiertes Verständnis von CI/CD, SDLC-Tooling, Entwickler-Workflows, Tools zur Engineering-Produktivität und sicheren Integrationsmustern • Verständnis für verantwortungsbewusste KI-Einführung, AI-Governance, Nutzungsbeschränkungen, Sicherheits-Guidelines und sichere Deployment-Pattern • Fähigkeit, Senior-Stakeholder in den Bereichen Engineering, Product, Security, QE, IT und Plattformorganisationen zu beeinflussen • Erfahrung in der Förderung von Adoption, Enablement und Verhaltensänderungen in verteilten Engineering-Teams • Fähigkeit, Geschwindigkeit, Produktivität, Qualität, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Kosten und verantwortungsvolle KI-Nutzung auszubalancieren • Ausgeprägte analytische und kommunikative Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, Erkenntnisse zu Produktivität und Adoption in praktikable Roadmap-Entscheidungen zu überführen • Gelegentliche Reisetätigkeit erforderlich • Tagschicht

🏖️ Vorteile

• Anspruch auf Bonus • Aktienbeteiligung • Zusatzleistungen • Möglichkeit zur Remote-Arbeit • Inklusiver Arbeitsplatz • Unterstützung für Bewerber mit Behinderung während des Bewerbungs- oder Interviewprozesses