Forward Deployed Infrastructure Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 3 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $200.000 - $300.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

👷 IT-Infrastrukturingenieur

👻 Geisterscore 6%

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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Tribe AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🤖 Künstliche Intelligenz

Consulting • Healthcare • Artificial Intelligence

Tribe AI ist ein Beratungs- und Produktentwicklungsstudio für Unternehmens-KI, das maßgeschneiderte generative KI-Lösungen und End-to-End-KI-Produkte für große Organisationen entwickelt. Sie kombinieren ein Netzwerk von über 600 KI-Ingenieuren und Produktleitern, Partnerschaften mit OpenAI/Anthropic/AWS und Branchenerfahrung, um schnelle Prototypenentwicklung, Produktionseinführungen und messbare Geschäftsergebnisse in Bereichen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen zu liefern.

Beschreibung

• Get AI systems running inside client infrastructure — cloud, containers, CI/CD. • Navigate enterprise constraints: production readiness reviews, governance gates. • Debug what breaks in production: networking, DNS, connection pooling. • Set up observability, cost controls, and deployment pipelines. • Own the technical relationship with the client's IT, Infrastructure, and DevOps counterparts. • Get things done inside organizations where you control nothing and depend on everyone.

🎯 Anforderungen

• Expert-level in at least one cloud platform — AWS, GCP, or Azure. • Strong hands-on experience with Kubernetes in production environments. • Productionized data science outputs, deployed ML models, or run AI applications at scale. • Deep production debugging experience: networking, DNS, latency, connection pooling. • Managed technical relationships directly with client IT or DevOps counterparts. • Background reads: production engineer, systems engineer, SRE, or platform engineer.

🏖️ Vorteile

• Impact: Ship AI systems that don’t just demo well but run at scale in Fortune 500 enterprises. • Growth: Stay hands-on with cutting-edge frameworks while developing field-tested instincts. • Variety: Solve problems across industries, from finance to healthcare to defense. • Culture: Work in a team that prizes resilience, creativity, and winning over process. • Trajectory: Build both your technical and consulting muscles in one of the most demanding roles in AI delivery.