Manager (m/w/d) ML Solutions Architecture – Token Factory

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 34 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

💻 Lösungsingenieur

👻 Geisterscore 25%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Nebius Group

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1001 - 5000 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Die Nebius Group baut eines der weltweit führenden Unternehmen für KI-Infrastruktur auf und konzentriert sich darauf, die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Tools für Entwickler im KI-Bereich bereitzustellen. Mit Sitz in Europa und an der Nasdaq notiert verfügt Nebius über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Nordamerika und Israel. Das zentrale Angebot des Unternehmens ist eine KI-zentrierte Cloud-Plattform, die für rechenintensive KI-Workloads ausgelegt ist, ergänzt durch verschiedene weitere Geschäftsbereiche in den Bereichen Generative KI, Edtech und autonome Technologien.

Beschreibung

• Führung eines regionalen EU-Teams von 8 Solutions Architects, einschließlich 1:1-Gesprächen, Zielvereinbarungen, Leistungsbeurteilungen, Beförderungsfällen und Entwicklungsplänen • Zuweisung von Accounts und Projekten basierend auf Expertise und Interesse • Erkennen von Blockern und Koordination mit Entwicklungs-, Produkt- und Geschäftsteams zur Behebung • Verantwortlichkeitsübernahme für Teammitglieder in Bezug auf Lieferergebnisse und Berücksichtigung der Leistung in Bewertungen und Vergütungsentscheidungen • Onboarding und Coaching von Solutions Architects hin zu eigenständiger Auslieferung und erweitertem Verantwortungsbereich • Verantwortung für Lieferergebnisse einschließlich PoC‑bis‑Endpoint-Zeit, Erfolgsquote bei definierten Kriterien und technischer Nachbetreuung nach Produktivsetzung • Überprüfung von Benchmarking-Methodiken, Serving-Konfigurationen, Ergebnissen und Abschlussdokumenten vor Kundenübergabe • Sicherstellen von Besetzungs- und Eskalationsabdeckung über Accounts und Zeitzonen hinweg • Frühzeitiges Erkennen von Nicht-Umsetzbarkeit anhand von Nachweisen • Pflege und Ausbau von Dokumentation, Runbooks, Anleitungen, Onboarding-Materialien, Definitionen von Done und Abschlussvorlagen • Sicherstellen, dass Dokumentation genutzt wird und Ticket-Tracking das System of Record bleibt • Definition und Berichterstattung von Metriken zu Liefergeschwindigkeit und Zuverlässigkeit • Übersetzen wiederkehrender Kundenprobleme in priorisierte Plattformaufgaben gemeinsam mit Entwicklungs- und Forschungsteams • Management der Abgrenzung zwischen Scoping und Umsetzung in Zusammenarbeit mit Pre-Sales • Koordination von Produktionsübergaben und technischen Post-Sales-Anfragen mit dem Account Management • Bericht über Account-Health, technische Machbarkeit und Kapazitätsbedarf an Business und Führungsebene

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Führung technischer Teams, einschließlich Leistungsmanagement und schwieriger Gespräche • Erfahrung in der Leitung eines kundenorientierten Teams • Fundierte ML-Kenntnisse: LLM-Architekturen, SFT/LoRA, RL-basierte Fine-Tuning-Verfahren, Evaluationsdesign, Quantization, KV-Cache-Management, Batching, Routing, Speculative Decoding, vLLM, SGLang und TensorRT-LLM • Technisches Urteilsvermögen zur Überprüfung von Benchmark-Methodiken und Identifikation von Fehlern • Sichere Python-Kenntnisse, um Code lesen und bewerten zu können • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten für unterschiedliche Zielgruppen, einschließlich Enterprise-Kunden unter Druck • Bereitschaft und Ausdauer für Dokumentation, Prozessgestaltung, Reporting und operative Nachverfolgung • Souveränität im Umgang mit Unsicherheit über verteilte Teams und Zeitzonen hinweg • Bewerber müssen zur Arbeit in dem Land berechtigt sein, in dem sie sich bewerben, und einen Nachweis der Beschäftigungsberechtigung vorlegen • Wünschenswerte Zusatzqualifikationen: schnelles Skalieren von Teams, kundennahe technische Erfahrung bei einem Cloud-/Inference-/AI-Infrastruktur-Anbieter, Produktionsbetrieb von LLMs, multimodale KI, Docker, Kubernetes und Infrastructure-as-Code

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Möglichkeiten für Karrierewachstum und Weiterbildung • Flexibilität und Eigenverantwortung • Kollaborative und innovationsfreudige Unternehmenskultur • Möglichkeit, an wirkungsstarken KI-Projekten zu arbeiten • Internationales Umfeld und talentierte Teams