Vereinigte Staaten
B&A
Optimizely
Solution Architect
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New York, New York, Vereinigte Staaten
PythonAWSGCPGo
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Einführung
Wir sind nicht hier, um zum Lärm beizutragen. Wir sind hier, um ihn zu durchbrechen – mit KI, die für Marketer tatsächlich funktioniert.
Von KI-gestützter Content-Erstellung bis hin zu erstklassigen CMS und der branchenweit vertrauenswürdigsten Experimentierplattform: Optimizely ist das Tool, das moderne Marketer wirklich nutzen wollen. KI-bereit. Startklar. Go.
10,000+ Marken, darunter H&M, PayPal und Zoom, haben das bereits erkannt. Ebenso Gartner, Forrester und IDC, die uns konsequent als führend im Bereich MarTech auszeichnen.
Aber bei der Entwicklung großartiger Produkte kommt es auf eines an: großartige Menschen. Unsere 1,600+ Optimizers in 12 globalen Büros sind neugierig, kooperativ und erfrischend menschlich. Wir verzichten auf Unternehmensfloskeln. Wir führen echte Gespräche, haben große Ideen und kümmern uns aufrichtig um die Arbeit, die wir gemeinsam leisten.
Wenn Sie Teil eines Teams sein möchten, das die Zukunft der Marketingtechnologie gestaltet – und dabei auch noch Spaß hat –, sind Sie bei uns genau richtig.
Finden Sie uns auf Instagram: @optimizely
Die Bereitstellung von Professional Services basiert auf Mustern, die sich über viele Projekte hinweg wiederholen: dasselbe Integrationsproblem, dieselbe Reibung beim Onboarding, derselbe manuelle Schritt. ESAI identifiziert diese Muster und adressiert sie mit KI, indem Lösungen, Agenten und Automatisierungen entwickelt werden, die die Art und Weise der Projektabwicklung verbessern und beschleunigen, wie Kunden einen Mehrwert realisieren. Zu den aktuellen Plattformen gehört UMP, das Kunden in großem Maßstab von jeder Quelle zu Optimizely migriert, sowie MCP, eine KI-Toolbox, die CMS- und Commerce-Upgrades beschleunigt. Die Rolle umfasst zwei Modi. Sie leiten eine Lösung durch Architektur, Aufbau und Enablement, bis sie allgemein verfügbar ist und die Professional Services-Abteilung sie unabhängig betreiben kann. Nach der allgemeinen Verfügbarkeit übernimmt das Delivery-Team die Leitung und Sie bieten Hintergrundunterstützung. Bei ESAI entwerfen und bauen Sie die KI-Systeme, die die Bereitstellung von Professional Services voranbringen. Dies ist ein kleines, wachsendes Team, daher umfassen die Verantwortlichkeiten Architektur, Engineering, Dokumentation und Enablement. Wir legen unabhängig vom Hintergrund hohe Maßstäbe an. Die Rolle erfordert es, Bereiche zu identifizieren, in denen KI die Wirtschaftlichkeit der Bereitstellung verbessert, und die entsprechende Lösung zu entwickeln.
Was Erfolg bedeutet
- Sie liefern Ergebnisse gemäß der Roadmap. UMP, MCP und zukünftige Initiativen schreiten vom Konzept zur allgemeinen Verfügbarkeit und Akzeptanz voran.
- Sie verwandeln Herausforderungen in Lösungen. Sie setzen mehrdeutige Probleme in funktionierende Lösungen um, ohne auf eine vollständige Spezifikation zu warten.
- Ihre Arbeit verbessert unsere Bereitstellung. Die von Ihnen entwickelten Lösungen verbessern die Bereitstellung messbar: weniger manuelle Schritte, schnellere Projekte und eine schnellere Wertschöpfung für Kunden.
Aufgaben
- Architektur KI-gesteuerter Lösungen. Entwerfen Sie Agenten, Integrationen und Automatisierungen, die die Art und Weise der Projektabwicklung verändern. Lösungen sollten über Konten hinweg wiederverwendbar sein, nicht als Einmalskripte.
- Leitung der Bereitstellung bis zur allgemeinen Verfügbarkeit (GA). Übernehmen Sie die Verantwortung für eine Lösung von Anfang bis Ende, von der Architektur bis zum Aufbau, bis sie allgemein verfügbar ist und die Professional Services-Abteilung sie unabhängig betreiben kann. Nach der GA übernimmt das Delivery-Team die Leitung und Sie bieten Unterstützung.
- Dokumentation von Lösungen und Prozessen. Dokumentieren Sie jede Lösung so, dass andere sie ohne Sie ausführen, erweitern oder Fehler beheben können. Die Dokumentation ist Teil des Liefergegenstands, kein nachträglicher Einfall.
- Förderung der Akzeptanz und Einholen von Feedback. Unterstützen Sie die internen und Professional Services-Communities, die Ihre Entwicklungen nutzen, und sammeln Sie deren Feedback, um sicherzustellen, dass die Lösungen echte Bedürfnisse erfüllen. Die Akzeptanz bestimmt die Wirkung.
- Zusammenarbeit mit Architekten und dem Delivery-Team. Unterstützen Sie andere Architekten und bleiben Sie über Delivery- und Produktaktivitäten informiert, damit die Lösungen die Realität im Feld widerspiegeln.
Wissen und Erfahrung
Wir priorisieren Systemdenken und angewandte KI-Engineering-Fähigkeiten.
- Systemperspektive. Sie können über eine gesamte Architektur, Daten, Integrationen, Content, Commerce, Identität und die Schnittstellen dazwischen nachdenken. Sie haben in mehr als einer Kategorie gearbeitet: CMS, Commerce, ERP, CRM, Datenplattformen, Integration und Identität. Sie sehen die Bereitstellung von Professional Services als ein System, das mit KI neu gestaltet werden kann.
- Ursachenanalyse. Sie identifizieren die tatsächliche Quelle wiederkehrender Reibungspunkte bei der Bereitstellung, nicht nur deren Symptome, und können Ihre Argumentation darlegen.
- Angewandtes KI-Engineering. Sie haben produktive KI-Systeme entwickelt und bereitgestellt: Agenten, LLM-basierte Workflows und API-Integrationen. Sie können einen Ansatz entwerfen und selbst implementieren.
- Problemdefinition bei Unklarheit. Sie können eine Lösung aus unvollständigen oder widersprüchlichen Anforderungen eingrenzen und entwerfen, fundierte Kompromisse eingehen und Ihren Ansatz unter Druck verteidigen.
- Regionales Bewusstsein. Sie verstehen die Unterschiede zwischen der Bereitstellung in EMEA und Nordamerika und entwerfen Lösungen für eine konsistente Ausführung in beiden Regionen.
Fähigkeiten und Wissen
- Generative KI und Agenten-Engineering. Erfahrung mit LLM-Integration: Prompt Engineering, RAG-Pipelines, Vektorspeicher und ein Orchestrierungs-Framework wie LangChain oder LlamaIndex.
- Cloud und MLOps. Fundierte Kenntnisse einer großen Cloud-Plattform (AWS, Azure oder GCP), einschließlich Containern, CI/CD und Modellüberwachung.
- Produktionsreife Programmierung. Beherrschung von Python oder einer vergleichbaren Sprache, ausreichend, um produktive Systeme zu bauen und bereitzustellen.
- System- und Integrationsdesign. Erfahrung mit verteilten Systemen, API-Design, ereignisgesteuerter Architektur und Integrationen von Drittanbietern.
- Verantwortungsvolle KI und Sicherheit. Verständnis von Bias-Minderung, Modellrisiken, Datenschutz, Compliance und grundlegenden Sicherheitspraktiken: Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Secrets Management.
Wir schätzen nachgewiesene Fähigkeiten und Ergebnisse mehr als jahrelange Erfahrung. Relevante Hintergründe umfassen Lösungsarchitektur, technische Beratung, Plattform-Engineering und Produkt-Engineering.
- Produktkenntnisse zu Optimizely. Ein Vorteil, keine Voraussetzung. Es beschleunigt das Onboarding und die Zusammenarbeit mit Delivery und Produkt.
Optimizely setzt sich für einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz ein. Optimizely ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und nicht aufgrund von Rasse, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, geschütztem Veteranenstatus, Behinderung, Alter oder anderem gesetzlich geschützten Status diskriminiert.
Zielgehaltsspanne: $129,000-$220,000
Optimizely berücksichtigt bei der Unterbreitung eines Angebots mehrere Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Rolle und die damit verbundenen Verantwortlichkeiten, die Berufserfahrung des Kandidaten, Ausbildung/Training und Schlüsselqualifikationen.
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