Applied AI Solutions Architect

🕒 vor 2 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

💻 Lösungsingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 36%

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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phData

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2014

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🏭 Fertigung

💰 €2.500.000 Seed Round im 2018-03

Consulting • Healthcare • Manufacturing

phData ist ein Unternehmen, das sich auf Datenengineering, Analytik und Cloud-Migration spezialisiert hat. Sie bieten Dienstleistungen an, einschließlich KI- und Machine-Learning-Strategien, Analysen und Visualisierungen sowie elastische Operationen, um Unternehmen bei der Erstellung und Operationalisierung moderner Datenprodukte und Anwendungen zu unterstützen. phData ist ein Elite-Partner von Snowflake und bietet umfassende Beratung für die Entwicklung moderner Datenanwendungen und die effiziente Verarbeitung großer Datensätze. Sie bedienen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Fertigung, indem sie Datenplattformen optimieren und umsetzbare Erkenntnisse mithilfe modernster Technologie und Expertise liefern.

Beschreibung

• Lead the design of end-to-end Applied AI architectures spanning predictive ML, MLOps, generative AI, LLM applications, agentic workflows, and intelligent automation aligned to client objectives and constraints • Translate ambiguous business requirements into solution designs, technical requirements, implementation roadmaps, and measurable success criteria • Guide and contribute hands-on to prototypes, proofs of concept, and production implementations • Ensure high-quality delivery, robust integrations, and transition into reliable production operations • Partner with client and internal stakeholders through discovery sessions, architecture workshops, and roadmap discussions • Evaluate AI opportunities and recommend technology choices • De-risk complex technical decisions • Ensure production AI systems address security, observability, evaluation, governance, cost-effectiveness, monitoring, retraining, and support

🎯 Anforderungen

• 8+ years of experience designing, building, or delivering Data, Analytics, Cloud, Software, Machine Learning, or AI solutions • At least 5 years designing or leading AI, machine learning, MLOps, or data-intensive solutions in production • Strong understanding of Applied AI and modern machine learning systems, including predictive ML, MLOps, generative AI, LLM applications, RAG, and agentic architectures • Hands-on experience with production AI/ML systems, including evaluation, observability, security, governance, and operational support • Experience with modern cloud, data, and AI ecosystems such as Snowflake, Databricks, AWS, Azure, Google Cloud, dbt, Anthropic, OpenAI, or similar frameworks • Proficiency with programming and software development, preferably in Python • Strong working knowledge of SQL • Ability to translate business and technical requirements into architectures, solution designs, and actionable implementation plans • Bachelor’s or master’s degree in computer science, engineering, data science, or a related technical field, or equivalent practical experience (listed under “Education - If desired,” so not required)

🏖️ Vorteile

• Remote-First Work Environment • 401k plan with company match • Dental and Vision insurance • Home Office Equipment Stipend • Annual stipend for Learning and Development • Competitive comp • Excellent benefits • 4 weeks PTO plan • 10 Holidays • Challenging projects • Mentorship • Structured development pathways • Supportive, high-performing global team • Transparency, autonomy, and continuous improvement