Engagement Manager, AI Implementations

🕒 vor 3 Monaten

🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

👻 Geisterscore 42%

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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Tether.to

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2014

₿ Crypto

💳 Fintech

💸 Finanzen

Crypto • Fintech • Finance

Tether. to ist ein führendes Unternehmen für digitale Vermögenswerte, das die Nutzung von Stablecoins im Blockchain-Bereich vorantreibt. Als der am weitesten verbreitete Stablecoin sind Tether-Token darauf ausgelegt, im Verhältnis 1:1 an Fiatwährungen gekoppelt zu sein, und bieten Nutzern eine stabile digitale Vermögensoption. Die Plattform erleichtert diese Token-Transaktionen über mehrere Blockchains hinweg und fördert grenzüberschreitende Transaktionen, während durch tägliche Aufzeichnungen der Gesamtvermögenswerte und Reserven Transparenz gewahrt wird. Zu den Initiativen von Tether gehören Bildungsprogramme zur Förderung der Nutzung digitaler Vermögenswerte, insbesondere in Regionen wie dem Nahen Osten, der Türkei und den Philippinen. Tether positioniert sich somit als Disruptor des traditionellen Finanzsystems, indem es eine stabile, effiziente Methode für Transaktionen in der digitalen Währungswelt ermöglicht.

Beschreibung

• Act as the primary point of contact for clients and partners during AI implementation initiatives, ensuring clear communication, expectation alignment, and structured execution. • Guide clients in translating business requirements into AI deployment strategies leveraging QVAC capabilities (local inference, delegated compute, privacy-preserving architectures). • Support Expansion team in shaping AI-related opportunities by providing input on feasibility, integration complexity, and delivery approach. • Identify opportunities to extend implementations across additional use cases, geographies, or Tether technologies. • Lead end-to-end coordination of QVAC-based implementations from kickoff through production deployment. • Define implementation roadmaps, milestones, and dependencies across AI models, infrastructure, and integration layers. • Ensure alignment between client expectations and actual product capabilities, avoiding scope drift or mispositioning. • Track progress across multiple concurrent AI deployments, ensuring timely delivery and readiness for production environments. • Coordinate closely with product, engineering, and research teams to align on QVAC capabilities, limitations, and roadmap evolution. • Facilitate integration between client systems and QVAC components, including model deployment pipelines, APIs, and compute environments. • Work with legal and compliance teams where required, particularly in sensitive AI deployments involving data locality or privacy constraints. • Establish and maintain governance frameworks including implementation plans, risk tracking, and decision logs. • Produce executive-level updates summarizing progress, risks, blockers, and next steps. • Ensure documentation of implementation architectures, deployment patterns, and key learnings for reuse across future projects. • Support escalation management and ensure timely resolution of technical or operational challenges.

🎯 Anforderungen

• 5+ years of experience in program management, technical account management, or delivery roles within AI, data infrastructure, or complex technology environments. • Proven experience managing cross-functional implementations involving multiple stakeholders (internal teams, clients, external partners). • Familiarity with AI/ML deployment concepts, including model inference, edge/local AI, and distributed compute architectures. • Understanding of APIs, SDK integrations, and system architecture patterns. • Strong communication and stakeholder management skills, including experience working with enterprise or government entities. • Structured approach to project tracking, documentation, and governance. • Ability to manage ambiguity and operate in fast-evolving, early-stage environments. • Nice to Have: Experience with decentralized technologies, blockchain, or privacy-preserving systems. • Exposure to AI infrastructure tooling or MLOps workflows. • Basic familiarity with programming or scripting environments (Python, APIs, CLI tools).

🏖️ Vorteile

• Professional development opportunities • Remote work options