Vereinigte Staaten
SanMar- External
Ares Management Corporation
Vice President, AI Engineer
Vereinigte Staaten
New York, New York, United States
PythonKubernetes
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Stellenbeschreibung
In den letzten 20 Jahren wurde der Erfolg von Ares durch unsere Mitarbeiter und unsere Unternehmenskultur vorangetrieben. Heute wird unser Team von unseren Grundwerten geleitet – kollaborativ, verantwortungsbewusst, unternehmerisch, selbstbewusst, vertrauenswürdig – sowie von unserem Ziel, ein Katalysator für gemeinsamen Wohlstand und eine bessere Zukunft zu sein. Durch unsere Rekrutierung, Karriereentwicklung und mitarbeiterorientierten Programme setzen wir uns dafür ein, ein einladendes und integratives Arbeitsumfeld zu fördern, in dem leistungsstarke Talente mit unterschiedlichen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven in dieser spannenden und wachsenden Branche Karriere machen können.
ZUSAMMENFASSUNG
Ares Management sucht einen hochmotivierten Vice President, AI Platform Engineering, der dabei hilft, die KI-Unternehmensplattform des Unternehmens sowie die produktionsreifen KI-Funktionen zu entwerfen, aufzubauen und zu skalieren, die Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen unterstützen.
Dies ist eine sehr praxisorientierte Engineering-Rolle innerhalb der zentralen Data & AI-Organisation. Der VP wird wiederverwendbare KI-Plattformdienste entwerfen, aufbauen und betreiben sowie eng mit den Teams für AI Engineering, Data Engineering, Produktmanagement, Cybersicherheit und den Geschäftsbereichen zusammenarbeiten, um KI-Lösungen vom Konzept bis zur Produktion zu bringen.
Der erfolgreiche Kandidat kombiniert fundierte Software-Engineering-Grundlagen mit praktischer Erfahrung im Aufbau von generativer KI und machine learning-Systemen. Er wird bedeutende Plattformkomponenten und technische Arbeitsabläufe verantworten, zu Architektur- und Engineering-Standards beitragen und Entwicklungsteams im gesamten Unternehmen dabei unterstützen, sichere, skalierbare, zuverlässige und verwaltete KI-Anwendungen zu erstellen.
BERICHTSLINIEN
Berichtet an: Managing Director, Head of Data Engineering & AI Platforms
Managing Director, Head of Data Engineering & AI Platforms
HAUPTAUFGABEN & WESENTLICHE VERANTWORTUNGSBEREICHE
AI Platform Engineering
- Entwurf, Aufbau und Betrieb von produktionsreifen Diensten zur Unterstützung der generativen KI-Plattform von Ares.
- Verantwortung für wichtige Plattformkomponenten und technische Arbeitsabläufe vom Entwurf bis zur Implementierung, Bereitstellung und dem laufenden Betrieb.
- Entwicklung wiederverwendbarer APIs, SDKs, Dienste und Entwickler-Tools, die es Teams im gesamten Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen effizient zu erstellen.
- Beitrag zur Plattformarchitektur, zu technischen Standards, Designmustern und bewährten Engineering-Verfahren.
- Zusammenarbeit mit leitenden AI-Engineering- und Architektur-Führungskräften bei technischen Designentscheidungen und der Weiterentwicklung der Plattform.
Schreiben von qualitativ hochwertigem Produktionscode und aktive Teilnahme an Design-Reviews, Code-Reviews, Tests und Fehlerbehebung.
Kernfunktionen der KI-Plattform
- Aufbau und Erweiterung von Multi-LLM-Gateway-Funktionen zur Unterstützung mehrerer Modellanbieter, einschließlich Routing, Ratenbegrenzung, Ausfallsicherheit, Nutzungsverfolgung und Kostenmanagement.
- Entwicklung von Retrieval-Augmented Generation-Diensten, einschließlich Embeddings, semantischer und hybrider Suche, Vektordatenbank-Integrationen, Dokumentenverarbeitung und strukturierter Suche.
- Aufbau wiederverwendbarer Orchestrierungsdienste zur Unterstützung von agentenbasierten, Multi-Agenten- und mehrstufigen KI-Workflows.
- Entwicklung und Pflege von Funktionen für Prompt-Management, Modell-Registry, Modell-Lebenszyklus und Evaluierung.
- Implementierung von Integrationen unter Verwendung des Model Context Protocol (MCP), Agent-Tool-Use-Mustern und anderen aufkommenden KI-Interoperabilitätsstandards.
- Entwicklung von Observability- und AI-FinOps-Funktionen zur Überwachung von Qualität, Latenz, Token-Verbrauch, Auslastung und Kosten.
- Integration von KI-Plattformdiensten mit Unternehmensdatenprodukten, Anwendungen, APIs und anderen internen Systemen.
KI-Anwendungsbefähigung
- Zusammenarbeit mit dem KI-Produktmanagement, Data Engineering und den Geschäftsbereichen, um Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen.
- Ermöglichung sicherer Konnektivität zwischen KI-Anwendungen, Unternehmenssystemen und verwalteten Datenquellen.
- Entwicklung wiederverwendbarer Muster und Plattformdienste, die die Bereitstellung von KI-Anwendungsfällen über Investitions- und Unternehmensfunktionen hinweg beschleunigen.
- Unterstützung vertikaler Engineering-Teams bei der Einführung gemeinsamer Plattformfunktionen und Bereitstellung technischer Beratung bei der Implementierung.
- Erstellung von Referenzimplementierungen, Dokumentationen, technischen Design-Artefakten und Entwicklungsstandards zur Förderung einer konsistenten Einführung.
DevOps, Zuverlässigkeit & Observability
- Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines für KI-Anwendungen und Plattformdienste
- Implementierung von Überwachung, Telemetrie, Leistungsmessung und Dashboards für den operativen Zustand
- Etablierung von Bereitstellungsprozessen, Test-Frameworks und Produktionssupport-Modellen
- Beitrag zu Disaster-Recovery- und Hochverfügbarkeitsstrategien für Plattformkomponenten
Sicherheit, Risiko & Governance
- Enge Zusammenarbeit mit den Teams für Informationssicherheit, Recht, Compliance, Risiko und Architektur zur Implementierung angemessener Kontrollen über KI-Dienste hinweg.
- Implementierung von Funktionen für Authentifizierung, Autorisierung, Berechtigungen und Zugriffskontrolle für KI-Anwendungen und Plattformdienste.
- Entwicklung von Standards für Verschlüsselung, Secrets-Management, Audit-Logging und Überwachung.
- Unterstützung von Modell-Governance, Datenschutz, Informationsbarrieren und Anforderungen an das KI-Risikomanagement.
- Unterstützung bei der Sicherstellung, dass KI-Lösungen die Cybersicherheits-, Regulierungs-, Compliance- und Governance-Standards des Unternehmens erfüllen.
- Beitrag zur technischen Dokumentation und den Nachweisen, die für Architektur- und Governance-Reviews erforderlich sind.
Führung & Zusammenarbeit
- Leitung komplexer technischer Initiativen und Arbeitsabläufe von der Architektur und dem Design bis zur Produktionsbereitstellung.
- Bereitstellung technischer Beratung, Code-Reviews und Mentoring für KI-Ingenieure und andere Entwickler.
- Zusammenarbeit mit leitenden Ingenieuren und Technologieführern bei der Plattformarchitektur und Engineering-Strategie.
- Evaluierung aufkommender KI-Modelle, Frameworks, Entwicklungstools und Plattformtechnologien sowie Abgabe von Empfehlungen auf Basis praktischer Experimente.
- Unterstützung beim Aufbau einer starken Engineering-Kultur, die sich auf Softwarequalität, Einfachheit, Skalierbarkeit und operative Exzellenz konzentriert
QUALIFIKATIONEN
- Ausbildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einer verwandten technischen Disziplin
Erforderliche Erfahrung
- 8+ Jahre Berufserfahrung im Software-Engineering, Data Engineering, machine learning-Engineering oder in einem verwandten Bereich.
- 2+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von generativer KI, LLM, machine learning oder KI-Plattformlösungen in der Produktion.
- Starke Python-Engineering-Fähigkeiten und nachgewiesene Erfahrung im Schreiben von Software in Produktionsqualität.
- Erfahrung im Entwurf und der Entwicklung von APIs, Microservices, verteilten Systemen und Cloud-nativen Anwendungen.
- Praktische Erfahrung mit einer großen Cloud-Plattform, vorzugsweise Azure.
- Erfahrung mit Containern, Kubernetes, CI/CD, Infrastrukturautomatisierung und modernen DevOps-Praktiken.
- Praktische Erfahrung im Aufbau von LLM-Anwendungen unter Verwendung von Techniken wie RAG, Embeddings, Vektorsuche, Prompt Engineering, Tool-Use oder agentenbasierten Workflows.
- Vertrautheit mit Modellevaluierung, Tests, Observability und Produktionsüberwachung für KI-Systeme.
- Verständnis von Softwaresicherheit, Authentifizierung und Autorisierung, Secrets-Management und sicheren Entwicklungspraktiken.
- Erfahrung in der Bereitstellung hochskalierbarer, zuverlässiger Produktionssysteme.
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Engineering-Initiativen unabhängig vom Entwurf bis zur Produktion zu verantworten.
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, effektiv über Engineering-, Produkt-, Daten-, Sicherheits- und Geschäftsteams hinweg zu arbeiten.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Databricks, einschließlich Funktionen wie Delta Lake, Unity Catalog, Model Serving, MLflow oder Vector Search.
- Erfahrung mit Azure OpenAI, Azure AI-Diensten oder anderen Anbietern von LLM für Unternehmen.
- Erfahrung mit LLM- und Agenten-Frameworks wie LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen oder vergleichbaren Technologien.
- Erfahrung bei der Implementierung von Multi-LLM-Gateway-, Modell-Routing- oder KI-Proxy-Mustern.
- Erfahrung mit dem Model Context Protocol (MCP) oder anderen Frameworks für Agent-Tool-Use und Interoperabilität.
- Erfahrung beim Aufbau von Evaluierungs-Frameworks für die Qualität von Retrieval und Generierung, einschließlich automatisierter Evaluierung oder LLM-as-judge-Ansätzen.
- Erfahrung mit LLM-Observability, Tracing, Modell-Governance und AI-FinOps.
- Erfahrung beim Aufbau interner Entwicklerplattformen, wiederverwendbarer Engineering-Frameworks oder Self-Service-Funktionen.
- Erfahrung in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Vermögensverwaltung, Private Equity, Investmentbanking oder alternative Anlagen.
- Master-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Ingenieurwesen oder einer verwandten technischen Disziplin.
Vergütung
Die erwartete Grundgehaltsspanne für diese Position ist unten aufgeführt. Die Gesamtvergütung kann auch einen diskretionären, leistungsabhängigen Bonus beinhalten. Bitte beachten Sie, dass die Spanne ein breites Spektrum an Qualifikationen berücksichtigt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Jahre relevanter Berufserfahrung, Ausbildung und andere für die Rolle relevante Qualifikationen.
$250,000 - $270,000
Das Unternehmen bietet zudem ein umfassendes Leistungspaket. Die US-Kernleistungen von Ares umfassen umfassende Kranken-/Rx-, Zahn- und Augenpläne; ein 401(k)-Programm mit Arbeitgeberzuschuss; Flexible Savings Accounts (FSA); Healthcare Savings Accounts (HSA) mit Arbeitgeberbeitrag; grundlegende und freiwillige Lebensversicherung; Langzeit- (LTD) und Kurzzeit-Berufsunfähigkeitsversicherung (STD); ein Mitarbeiterunterstützungsprogramm (EAP) sowie einen Pendler-Leistungsplan für Parken und öffentliche Verkehrsmittel.
Ares bietet eine Reihe zusätzlicher Leistungen, darunter Zugang zu einem erstklassigen medizinischen Beratungsteam, eine App für psychische Gesundheit, die Coaching, Therapie und Psychiatrie umfasst, eine Achtsamkeits- und Wohlfühl-App, finanzielle Wellness-Leistungen, die Zugang zu einem Finanzberater beinhalten, Urlaub für neue Eltern, Unterstützung bei Fortpflanzung und Adoption, Notfall-Backup-Betreuung, ein Matching-Gift-Programm, ein Bildungssponsoring-Programm und vieles mehr.
Es gibt keine festgelegte Frist für die Bewerbung auf diese Stellenmöglichkeit. Bewerbungen werden laufend entgegengenommen, bis die Suche nicht mehr aktiv ist.
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