Senior Manager, Technical Architect – Enterprise AI Solutions

🕒 il y a 5 mois

🐎 Kentucky, Texas – Distant

🐎 Kentucky – Remote 🤠 Texas – Remote

💵 $130 000 - $185 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 19%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Canadian Solar Inc.

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10 000+ employés

Fondée en 2001

🏗️ Construction

📦 Logistique

⚡ Énergie

Construction • Logistics • Energy

Canadian Solar Inc. est une entreprise mondiale spécialisée dans les technologies solaires et les solutions de stockage d'énergie. La société propose une large gamme de produits solaires, y compris des modules solaires, des onduleurs utilitaires et des systèmes de stockage d'énergie pour des projets résidentiels et à grande échelle. Canadian Solar dispose d'une présence internationale significative, avec des clients actifs dans plus de 160 pays et des filiales dans 23 pays sur six continents. Elle s'engage pour la durabilité et la gestion responsable de sa chaîne d'approvisionnement, garantissant que ses produits sont fabriqués sans recours à des formes de travail interdites. Avec des capacités de fabrication importantes en Asie et dans les Amériques, Canadian Solar est un acteur clé de l'industrie des énergies renouvelables, soutenant la transition vers l'énergie propre grâce à ses centrales solaires innovantes et ses solutions de stockage d'énergie.

Description

• Define and lead enterprise AI architecture standards, frameworks, and best practices • Design scalable AI platforms supporting Generative AI, Agentic AI, Machine Learning, and advanced analytics • Establish enterprise governance for AI security, compliance, model lifecycle management, and responsible AI adoption • Partner, collaborate and influence senior leadership to identify high-value AI use cases aligned with business priorities and operational efficiency goals • Lead the end-to-end design and deployment of enterprise AI solutions and intelligent automation initiatives • Architect and implement AI-powered copilots, knowledge assistants, and workflow automation solutions • Integrate AI capabilities into enterprise applications including Microsoft Dynamics 365, SAP S/4HANA, Salesforce, Service Platforms, and custom applications • Design scalable APIs, microservices, and AI orchestration frameworks • Lead implementation of enterprise GenAI solutions leveraging platforms such as OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot Studio, and Azure AI Services • Design Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, vector databases, prompt engineering frameworks, and enterprise knowledge management solutions • Build secure enterprise AI integrations with internal data platforms and business systems • Evaluate and optimize LLM performance, cost, governance, and scalability • Collaborate with data engineering teams to establish scalable AI/ML pipelines and data architectures • Design enterprise-grade MLOps and LLMOps capabilities including CI/CD, monitoring, observability, and model governance • Ensure reliability, scalability, security, and operational readiness of AI platforms • Support cloud-native AI deployments across Azure, AWS, and Google Cloud • Serve as technical lead and mentor for AI engineers, developers, and solution architects • Partner with business stakeholders across Manufacturing, Sales, Operations, Finance, and Supply Chain to translate business requirements into AI-enabled solutions • Drive vendor evaluations, proof-of-concepts, and strategic partnerships related to AI technologies • Communicate technical concepts effectively to both technical and executive audiences

🎯 Exigences

• Bachelor’s or master’s degree in computer science, Artificial Intelligence, Engineering, Data Science, or related discipline • Advanced degree preferred • 8+ years of experience in enterprise software engineering, solution architecture, AI/ML engineering, or related technical leadership roles • 3+ years of hands-on experience designing and deploying Generative AI / LLM-based enterprise solutions • Experience leading enterprise-scale AI transformation initiatives in global organizations • Strong experience with cloud-native architectures and enterprise integration platforms • Strong proficiency in Python and modern AI/ML frameworks • Experience with OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel, or equivalent AI ecosystems • Experience with vector databases, RAG architectures, AI orchestration frameworks, and prompt engineering • Experience with TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, or similar frameworks • Strong understanding of enterprise API integration, microservices, and distributed architectures • Experience with Docker, Kubernetes, CI/CD pipelines, and DevOps practices • Familiarity with enterprise security and AI governance requirements • Experience integrating AI solutions with SAP S/4HANA, Microsoft Dynamics 365, Power Platform, or similar enterprise platforms • Experience with data engineering technologies including SQL, Spark, Databricks, or equivalent platforms is preferred • Industry experience in Renewable Energy, Manufacturing, Industrial Technology, Utilities, Energy Storage, Global Supply Chain Operations preferred.

🏖️ Avantages

• 401(k) Retirement Plan • medical/dental/life/disability program • PTO and sick days

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