Senior Consultant für Agentic AI – Europa

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 10 Tagen

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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Solace

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2001

💼 Beratung

🏭 Fertigung

📦 Logistik

Consulting • Manufacturing • Logistics

Solace ist ein führender Anbieter von fortschrittlichen event-gesteuerten Architektur-Lösungen, die Organisationen befähigen, Anwendungen, Geräte und Nutzer in Echtzeit zu verbinden und zu integrieren. Die führende Plattform von Solace, PubSub+, bietet ein umfassendes Set an Werkzeugen für Ereignisstreaming, Mikroservices-Integration und Datenflussmanagement über hybride und multi-cloud Umgebungen hinweg. Das PubSub+ Event Mesh ermöglicht nahtloses Informationsrouting über verteilte Systeme hinweg und unterstützt Branchen wie Finanzdienstleistungen, Fertigung und Telekommunikation. Solace hilft Unternehmen, ihre Reaktionsfähigkeit zu erhöhen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und durch event-gesteuerte Anwendungen und Integration zu innovieren.

Beschreibung

• Verantwortlich für den technischen Erfolg der Kunden nach dem Verkauf bei Initiativen im Bereich Agentic AI – von der Bedarfsermittlung und Lösungsentwicklung über die Einführung in den Produktivbetrieb und den Betrieb bis hin zu Beratungsleistungen • Workshops zur Ermittlung und Priorisierung von Anwendungsfällen leiten • Multi-Agenten-Lösungen mit Solace Agent Mesh konzipieren und entwickeln • Produktionsreifen Go- oder Python-Code für Agents, Tools, Plugins und Integrationen schreiben, prüfen und Fehler beheben • Lösungen auf Docker, Kubernetes und Cloud-Plattformen bereitstellen • Agents über MCP, A2A, REST-APIs und Solace Event Mesh mit Kundensystemen und -daten verbinden • RAG, Vektorspeicher, Wissensdatenbanken und Strategien für Echtzeit-Ereigniskontext implementieren • Den Agent Development Lifecycle anwenden – von Anforderungen, Evaluierung und Tests über Versionierung und Release-Management bis hin zu Monitoring und Runbooks • Observability, Guardrails, Governance, Tracing, Evaluierung, Überwachung von Kosten und Latenz, Zugriffskontrollen, Auditierbarkeit und Responsible-AI-Praktiken etablieren • Kunden zur Auswahl und Optimierung von LLMs für Anthropic, OpenAI, Google, AWS Bedrock und Azure AI Foundry beraten • Neue Anwendungsfälle für Agentic AI identifizieren und die unternehmensweite Einführung ereignisgesteuerter KI vorantreiben • Technische Reviews, Health Checks und Gespräche zur Roadmap durchführen • Engineering-Teams der Kunden durch Pairing, Workshops und Dokumentation befähigen • Wiederverwendbare Muster, Referenzimplementierungen, Accelerators und Best Practices erstellen • Kundenfeedback an Product und Engineering weitergeben und mit dem Engineering-Team von Solace Agent Mesh zusammenarbeiten • Mitglieder des Professional-Services-Teams als Mentor unterstützen • Technische Abwägungen, Risiken und Nutzen von KI für technische und nichttechnische Stakeholder verständlich vermitteln • Bei Bedarf reisen, einschließlich gelegentlicher internationaler Reisen • Kunden dabei unterstützen, Agentic-AI-Lösungen aus Pilotprojekten in den Produktivbetrieb zu überführen und messbaren Geschäftswert zu erzielen

🎯 Anforderungen

• Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung in Professional Services, Consulting, Systemintegration, Forward-Deployed Engineering oder der Entwicklung von Enterprise-Anwendungen • Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von LLM-basierten und Agentic-AI-Lösungen; mindestens eine Lösung wurde in den Produktivbetrieb überführt • Erfahrung mit der Anwendung von ADLC- und SDLC-Praktiken, einschließlich Versionsverwaltung, automatisierten Tests, CI/CD und Release-Management • Sehr gute Kenntnisse in Go oder Python; Go wird ausdrücklich bevorzugt • Praktische Erfahrung mit Multi-Agenten-Systemen und Frameworks wie Google ADK, LangGraph, LangChain, CrewAI oder vergleichbaren Lösungen • Erfahrung mit den Protokollen MCP und A2A sowie mit der Entwicklung von APIs als Agent-Tools • Verständnis von RAG-Architekturen, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und Kontextmanagement • Erfahrung mit der Implementierung von KI-Evaluierung, Observability und Guardrails für Enterprise-LLM-Anwendungen • Verständnis ereignisgesteuerter Architekturen, asynchroner Nachrichtenübermittlung und Integrationsmustern • Erfahrung mit der Bereitstellung verteilter Systeme auf AWS, Azure oder GCP unter Verwendung von Docker und Kubernetes • Kenntnisse in OAuth 2.0, RBAC, Secrets Management und Datenschutz • Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten, Kundenprojekte zu leiten und mit minimaler Anleitung fundierte technische Entscheidungen zu treffen • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Durchführung von Workshops und Präsentationen für Führungskräfte • Verhandlungssichere Englischkenntnisse sowie verhandlungssichere schriftliche und mündliche Kenntnisse in Spanisch oder Italienisch • Von Vorteil: Erfahrung mit Solace Agent Mesh oder der Solace Platform • Von Vorteil: Sehr gute Kenntnisse in Go und Python • Von Vorteil: Erfahrung mit Messaging-Technologien wie Solace, Kafka, RabbitMQ, ActiveMQ, IBM MQ oder TIBCO • Von Vorteil: Kenntnisse in Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini/Vertex AI, AWS Bedrock oder Azure AI Foundry • Von Vorteil: Erfahrung mit LLMOps/MLOps • Von Vorteil: Kenntnisse in AI Governance, Responsible-AI-Frameworks und Anforderungen regulierter Branchen • Von Vorteil: Erfahrung mit KI-gestützten und agentenbasierten Coding-Tools • Von Vorteil: Vertrautheit mit MQTT, AMQP, REST-APIs und Enterprise-Integrationsmustern • Von Vorteil: Einschlägige Zertifizierungen im Bereich Machine Learning für AWS, Azure oder Google • Von Vorteil: Erfahrung mit Workshop-Unterlagen, Referenzarchitekturen oder technischen Inhalten

🏖️ Vorteile

• Hybrid-First-Arbeitsmodell: Flexibilität ist fester Bestandteil unserer Arbeitsweise • Schulungsprogramme und Entwicklungsmöglichkeiten • Inklusives, werteorientiertes Arbeitsumfeld • Ausgewogene Work-Life-Balance • Geselliges Miteinander und Teamaktivitäten • Unterstützung bei erforderlichen Anpassungen während des Bewerbungsprozesses

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