Vereinigte Staaten
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Bain & Company
Director, Full stack AI Engineer
Vereinigte Staaten
Warsaw, Masovian Voivodeship, Poland · London, England, United Kingdom · Chicago, Illinois, United States · Boston, Massachusetts, United States · São Paulo, Brazil
TypeScriptReactAWS
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BESCHREIBUNG & ANFORDERUNGEN
Was uns zu einem großartigen Arbeitsplatz macht
Wir sind stolz darauf, regelmäßig als einer der weltweit besten Arbeitgeber ausgezeichnet zu werden. Aktuell sind wir das am höchsten bewertete Beratungsunternehmen auf der „Best Places to Work“-Liste von Glassdoor und haben bereits sieben Mal den #1 Platz belegt – ein Rekord. Außergewöhnliche Teams bilden das Herzstück unserer Geschäftsstrategie, doch diese entstehen nicht durch Zufall. Sie erfordern einen bewussten Fokus darauf, unterschiedlichste Hintergründe, Kulturen, Erfahrungen, Perspektiven und Fähigkeiten in einem unterstützenden und inklusiven Arbeitsumfeld zusammenzubringen. Wir stellen Talente mit außergewöhnlichen Fähigkeiten ein und schaffen ein Umfeld, in dem sich jeder Einzelne beruflich und persönlich entfalten kann.
Mit wem Sie zusammenarbeiten werden
Sie werden Teil eines Teams, das die integrierte Suite von agentenbasierten Entscheidungstools von Bain entwickelt. Diese bietet großen Unternehmen jederzeit verfügbare Intelligenz für ihre wichtigsten Wachstumsentscheidungen. Die Rolle befindet sich an einer Schnittstelle, die nur wenige Organisationen bieten können: die analytische Tiefe und der Kundenzugang eines erstklassigen Beratungsunternehmens, der technische Anspruch eines Produktunternehmens und Ingenieursarbeit an der Grenze der angewandten KI.
Sie arbeiten innerhalb des festen Produktteams von Bain und entwickeln Software, die den weltweit größten Unternehmen hilft, die Fragen zu beantworten, die ihr Geschäft vorantreiben: Wo investieren, worauf fokussieren und wie gewinnen. Die Wirkung dessen, was Sie bauen, ist direkt und unmittelbar, und die Plattform gewinnt mit jeder Veröffentlichung an Wert.
Die Plattform besteht aus zwei zusammenarbeitenden Schichten: einem agentenbasierten Kern und einer Reihe von Entscheidungsmodulen, von denen jedes ein spezifisches kommerzielles Problem löst. Der Entwicklungslebenszyklus ist mit der realen Welt verbunden: Während Case-Teams branchen- und länderübergreifend mit Kunden zusammenarbeiten, fließt dieses Feedback direkt zurück in die Entwicklung und in das Produkt. Jedes Kundenprojekt macht die Plattform intelligenter, breiter und widerstandsfähiger.
Dies ist ein Startup innerhalb eines etablierten Unternehmens. Sie erhalten echte Ownership in einer frühen Phase und echten Einfluss auf Architektur und Produktrichtung, unterstützt durch die globale Reichweite, die Kundenbeziehungen und das Führungsengagement von Bain; das Tempo eines Startups mit der Stabilität eines globalen Unternehmens.
Wir suchen Ingenieure, die erkennen, wie ein Produkt verbessert werden kann, und diesen Instinkt in jeden Sprint einbringen, ohne dazu aufgefordert zu werden, und die sich bei Problemen wohlfühlen, für die es noch keine bekannte Lösung gibt. Die Arbeit umfasst Echtzeit-Entscheidungsmaschinen, Cloud-native Infrastruktur und Datenprobleme ohne Standardlösungen. Erfahrung mit agentenbasierten Systemen ist wichtig: Tool- und Kontextprotokolle wie MCP, Evaluierungs-Harnesses, Memory-Design und Entity Resolution über komplexe Unternehmensdaten hinweg. Dies ist angewandte KI in der Produktion, in großem Maßstab, mit echten Nutzern, die von Ihrer Arbeit abhängen. Das Feld entwickelt sich schnell und das Team ist darauf ausgelegt, mitzuhalten, daher zählt die Bereitschaft, ständig dazuzulernen, genauso viel wie das, was Sie bereits wissen.
Wo Sie im Team angesiedelt sind
Der Full-stack Engineer verantwortet den Aufbau und Betrieb der Produktschnittstellen und backend-Dienste, die die Funktionen des Growth AI Performance System für Nutzer über die gesamte Suite hinweg bereitstellen: die Dashboards, Workflow-Tools, Szenarioplanungs-Schnittstellen und Ausgabeansichten, die Expert Consultants, Spezialisten und leitende Kunden-Stakeholder in Live-Geschäftsprojekten nutzen. Dies ist eine plattformweite Rolle innerhalb des Agentic Core and Interface Teams: Sie bauen für alle drei Produktmodule, nicht nur für eines.
Sie arbeiten eng mit dem Design Lead und dem Designer am front-end, mit KI-Ingenieuren an der Integration von agentenbasierten und LLM-gestützten Funktionen in die Schnittstellenschicht sowie mit dem Data Engineer an der Datenzugriffs- und API-Schicht, die die Nutzeransichten speist. Sie sind verantwortlich für die Qualität, Zuverlässigkeit und Leistung des full stack: von der API-Oberfläche, die die Ausgaben der Domänenmodelle bereitstellt, bis hin zu den React-Komponenten, die diese für die Nutzer rendern.
Dies ist auch eine Rolle mit Personalverantwortung. Sie sind der direkte Vorgesetzte für ein kleines Team von Mid- bis Senior-Level-Ingenieuren innerhalb des Agentic Core and Interface Teams und verantworten deren tägliche Arbeit, Leistung und Wachstum: Durchführung wöchentlicher Check-ins, Eskalationsinstanz, Verfassen von Halbjahres- und Jahresleistungsbeurteilungen sowie die Erstellung von Plänen zur beruflichen Weiterentwicklung, die die Kompetenz des Teams im Umgang mit KI-gestützten Entwicklungspraktiken stärken.
Sie arbeiten plattform- und produktmodulübergreifend mit Fokus auf Marketing-ROI, Marke und Preisstrategie und entwickeln Schnittstellen, die komplexe analytische Ergebnisse für professionelle Nutzer navigierbar und glaubwürdig machen, damit diese schnell handeln können. Die Nutzer dieses Produkts sind anspruchsvoll; die Schnittstellen müssen schnell, kompakt und eindeutig sein.
Diese Rolle hat direkten Kundenkontakt. Sie arbeiten mit Beratungsteams zusammen, um zu verstehen, wie die Schnittstellen in Live-Projekten genutzt werden, wo Leistung oder Zuverlässigkeit Probleme verursachen und welche technischen Änderungen erforderlich sind.
Was Sie tun werden
Aufbau und Bereitstellung von Produktschnittstellen
- Entwicklung und Bereitstellung von End-to-End-Produktfunktionen für das Growth AI Performance System frontend: Entwicklung von React- und TypeScript-Komponenten, API-Integration sowie der gesamte Feature-Lebenszyklus von der Designübergabe bis zur Produktionsbereitstellung und laufenden Wartung
- Verantwortung für spezifische Feature-Bereiche und Schnittstellen-Workstreams innerhalb der Suite: Dashboards zur Kanalallokation, Szenarioplanungs- und Was-wäre-wenn-Tools, Ansichten für Marketing-ROI-Ergebnisse, Markenanalyse-Schnittstellen und Preisstrategie-Anzeigen, konzipiert für Experten, die schnell durch komplexe analytische Inhalte navigieren müssen
- Erstellung datenintensiver, diagrammlastiger Schnittstellen unter Verwendung moderner Visualisierungsbibliotheken; Implementierung von Zeitreihenansichten, Wasserfalldiagrammen, Allokationsvergleichen, multivariablen Szenariotools und Echtzeit-Ausgabeanzeigen, die sich bei Änderung der Modelleingaben aktualisieren
- Implementierung von Komponenten für die Mensch-Agent-Interaktion in Zusammenarbeit mit dem KI-Engineering-Team: Wie agentenbasierte Empfehlungen, Konfidenzindikatoren, Szenarioergebnisse und Unsicherheiten den Nutzern in Schnittstellen präsentiert werden, die klar, glaubwürdig und professionell angemessen sind
- Aufbau und Wartung der backend API-Schicht, die Domänenmodellausgaben, agentenbasierte Workflow-Ergebnisse und Plattformdaten für das frontend bereitstellt; Entwurf von APIs, die zuverlässig, versioniert und in Produktionsmaßstab performant sind
Engineering-Qualität und Plattformstandards
- Leitung der technischen Implementierung des Design-Systems für das Growth AI Performance System: Aufbau von Komponentenbibliotheken, die Designspezifikationen präzise umsetzen, deren Pflege bei Weiterentwicklung des Design-Systems sowie Etablierung von Engineering-Konventionen, die die frontend-Codebasis über die gesamte Suite hinweg konsistent und wartbar machen
- Schreiben von sauberem, testbarem und wartbarem Code über den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus hinweg; Implementierung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Tests und Bereitstellungs-Workflows, die schnelle Iterationen ohne Einbußen bei der Produktionsstabilität unterstützen
- Verantwortung für Leistung und Zuverlässigkeit der Schnittstellenschicht: Überwachung der frontend-Leistung, API-Latenz und Fehlerraten; Diagnose und Behebung von Problemen, die das Nutzererlebnis bei Live-Kundeneinsätzen beeinträchtigen
- Anwendung von DevSecOps-Prinzipien über das gesamte full stack hinweg: Authentifizierung und Autorisierung, sicherer Umgang mit kommerziellen Kundendaten sowie Einhaltung von Datenschutzverpflichtungen, die für den Unternehmenskundenkontext der Plattform relevant sind
- Mentoring von Ingenieuren im Team, einschließlich des Data Engineers; Festlegung von Engineering-Standards, Bereitstellung von strukturiertem Code-Review-Feedback und Schaffung von Möglichkeiten für Teammitglieder, schrittweise mehr Verantwortung zu übernehmen
Personalmanagement und Teamführung
- Tägliche Leitung eines kleinen Teams von Mid- bis Senior-Level-Ingenieuren: Durchführung wöchentlicher Check-ins, Beseitigung von Hindernissen und Ansprechpartner für technische und lieferbezogene Probleme
- Verantwortung für den vollständigen Leistungszyklus der direkt unterstellten Mitarbeiter: Verfassen und Durchführen von Halbjahres- und Jahresbeurteilungen, Zielsetzung, konstruktives Feedback und Erstellung individueller Pläne zur beruflichen Weiterentwicklung
- Aufbau von KI/ML-Kompetenz im Team: Erwartungen an KI-gestützte Entwicklungspraktiken festlegen, Qualifikationslücken identifizieren und das Wachstum der Mitarbeiter in KI-erweiterte Ingenieursrollen begleiten
- Leitung des Recruitings für das Team: Definition des Einstellungsbedarfs, Teilnahme an Interviews und Verantwortung für das Onboarding, damit neue Ingenieure schnell ihre volle Produktivität erreichen
- Schaffung und Förderung eines Arbeitsumfelds mit hoher Arbeitszufriedenheit, das kontinuierliches Wachstum und Aufstiegsmöglichkeiten für das Team unterstützt, während gleichzeitig Konflikte und teamübergreifende Abhängigkeiten gemanagt werden, um die Lieferfähigkeit aufrechtzuerhalten
Zusammenarbeit und Kommunikation
- Austausch mit Beratungsteams während und nach Live-Kundeneinsätzen, um zu verstehen, wo die Schnittstellenschicht Reibungspunkte, Leistungsprobleme oder Glaubwürdigkeitsfragen erzeugt; Übersetzung dieses Feedbacks in technische Verbesserungen und deren Priorisierung im Rahmen der Produkt-Roadmap
- Präsentation von Schnittstellenarchitektur, technischen Kompromissen und technischen Entscheidungen vor leitenden Stakeholdern in klarer, nicht-technischer Sprache; Beitrag zu Stakeholder-Sitzungen, in denen die Schnittstellen der Plattform demonstriert und erklärt werden
- Klare Kommunikation über Design-, KI-Engineering- und Produktdisziplinen hinweg; Übersetzung von Designspezifikationen in technische Anforderungen, frühzeitige Kommunikation von Integrationsbeschränkungen an das Designteam und Information des Produktmanagements über Lieferstatus und technische Risiken
- Förderung von Innovationen im Schnittstellen-Engineering: Auf dem Laufenden bleiben bei neuen frontend-Technologien, KI-gestützten Schnittstellenmustern und Ansätzen zur Datenvisualisierung; relevante Erkenntnisse in das Team einbringen und Verbesserungen des Engineering-Ansatzes vorschlagen
Über Sie
Technisch
- Fundierte Kenntnisse in React und TypeScript für komplexe frontend-Entwicklung; starke Beherrschung von Komponentenarchitektur, State Management, Leistungsoptimierung und den Engineering-Konventionen, die große frontend-Codebasen wartbar machen
- Starke Kompetenz in der serverseitigen Entwicklung; Erfahrung im Aufbau zuverlässiger, versionierter und performanter APIs und backend-Dienste, die analytische und KI-generierte Ausgaben für frontend-Clients in Produktionsmaßstab bereitstellen
- Erfahrung im Aufbau datenintensiver analytischer Schnittstellen: diagrammlastige Dashboards, Echtzeit-Szenariotools, multivariable Vergleichsansichten und Allokationsanzeigen unter Verwendung moderner Visualisierungsbibliotheken
- Erfahrung in der Integration von LLM- und agentenbasierten KI-Funktionen in nutzerorientierte Produktfunktionen; Verständnis dafür, wie KI-generierte Ausgaben, Streaming-Antworten und Konfidenzindikatoren in Schnittstellen dargestellt werden, auf die sich professionelle Nutzer verlassen
- Starke Engineering-Grundlagen: sauberer, testbarer Code; Entwicklung und Governance von Komponentenbibliotheken; Verantwortung für CI/CD-Pipelines; automatisierte Tests sowie Debugging und Leistungsanalyse auf Produktionsniveau
- Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von full-stack-Anwendungen auf Azure oder AWS; Kompetenz in Containerisierung und Verständnis dafür, wie frontend- und backend-Dienste in einer Cloud-nativen Umgebung bereitgestellt und überwacht werden
- Fundiertes Verständnis von Authentifizierung, Autorisierung und sicherem Umgang mit Daten; Erfahrung in der Anwendung von DevSecOps-Prinzipien auf eine full-stack-Anwendung im Unternehmenskontext
- Vertrautheit mit der Implementierung von Design-Systemen: Fähigkeit, Design-Token-Spezifikationen, Komponentendokumentation und Interaktionsrichtlinien in Engineering-Konventionen zu übersetzen, auf denen ein Team konsistent aufbauen kann
- Aktive Nutzung von KI-gestützten Coding-Tools (Cursor, Claude Code oder gleichwertig), um die Entwicklung zu beschleunigen, schneller Prototypen zu erstellen und die Engineering-Produktivität des Teams zu steigern
Erfahrung
- 10 oder mehr Jahre in full-stack-Software-Engineering-Rollen mit erheblicher praktischer Verantwortung für den Aufbau sowohl von frontend als auch backend
- Direkte Erfahrung in der Leitung eines Ingenieurteams: Durchführung von Leistungsbeurteilungen, Planung der beruflichen Weiterentwicklung und tägliches Personalmanagement, zusätzlich zur technischen Führung
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Produktionsanwendungen mit datenintensiven analytischen Schnittstellen, auf die echte professionelle Nutzer angewiesen sind
- Erfahrung in der Leitung der technischen Implementierung eines Design-Systems oder einer Komponentenbibliothek über ein Produkt mit mehreren Funktionen hinweg
- Erfahrung im Mentoring von Ingenieuren und der Festlegung von Engineering-Standards innerhalb eines Teams
- Erfahrung in kundenorientierten oder beratungsnahen Umgebungen, in denen Schnittstellenentscheidungen direkte Konsequenzen dafür haben, wie professionelle Nutzer den angezeigten Inhalten vertrauen und darauf reagieren, ist ein starker Vorteil
- Erfahrung in der Arbeit in agilen, funktionsübergreifenden Produktteams; starke Fähigkeiten zur Fehlerbehebung und Lösung von Produktionsproblemen
Bildung
Associate’s Degree / Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich; oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Training und Erfahrung.
Vergütungsinformationen für die USA
Die Vergütung für diese Rolle umfasst ein Grundgehalt, einen jährlichen diskretionären Leistungsbonus, einen 401(k)-Plan mit einem jährlichen Arbeitgeberbeitrag basierend auf der Betriebszugehörigkeit sowie das erstklassige Leistungspaket von Bain (Details siehe unten).
Einige lokale Behörden in den Vereinigten Staaten verlangen, dass in Stellenausschreibungen für offene Stellen eine nach Treu und Glauben angemessene Gehaltsspanne angegeben wird. Die geschätzte jährliche Vergütung für diese Rolle ist wie folgt:
- In Illinois liegt die nach Treu und Glauben angemessene jährliche Vollzeit-Gehaltsspanne für diese Rolle zwischen $196,000-235,250; die Platzierung innerhalb dieser Spanne variiert basierend auf mehreren Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Erfahrung, Ausbildung, Zulassungen/Zertifizierungen, Training und Qualifikationsniveau
- In Massachusetts liegt die nach Treu und Glauben angemessene jährliche Vollzeit-Gehaltsspanne für diese Rolle zwischen $204,750-$245,750; die Platzierung innerhalb dieser Spanne variiert basierend auf mehreren Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Erfahrung, Ausbildung, Zulassungen/Zertifizierungen, Training und Qualifikationsniveau
- Jährlicher diskretionärer Leistungsbonus
- Diese Rolle kann auch für andere Elemente der diskretionären Vergütung in Frage kommen
- 4.5% 401(k)-Unternehmensbeitrag, der nach 3 Jahren Betriebszugehörigkeit steigt und ab dem Startdatum zu 100% unverfallbar ist
Das umfassende Leistungs- und Wellnessprogramm von Bain & Company soll Mitarbeitern helfen, persönliche Unabhängigkeit, Schutz und Stabilität in den für Sie und Ihre Familie wichtigsten Bereichen zu erreichen.
- Bain übernimmt 100% der individuellen Mitarbeiterprämien für Kranken-, Zahn- und Augenversicherungsprogramme und bietet einen der umfassendsten Krankenversicherungspläne für Mitarbeiter, ohne Ihr Gehalt zu belasten
- Großzügiger bezahlter Urlaub, einschließlich Elternzeit, Krankheitsurlaub und bezahlter Feiertage
- Vollständig unverfallbarer 401(k)-Unternehmensbeitrag
- Bezahlte Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung
Für alle anderen Standorte ist die nach Treu und Glauben angemessene jährliche Vollzeit-Gehaltsspanne für diese Rolle mit den wettbewerbsfähigen geografischen Marktpreisen für diese Rolle vereinbar und variiert basierend auf mehreren Faktoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Erfahrung, Ausbildung, Zulassungen/Zertifizierungen, Training und Qualifikationsniveau.
ALLGEMEINE INFORMATIONEN
In Massachusetts ist es rechtswidrig, einen Lügendetektortest als Bedingung für die Einstellung oder Weiterbeschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlicher Haftung.
Jobtitel Director, Full stack AI Engineer
Job-ID 111270
Arbeitsbereiche Technologie & Engineering
Beschäftigungsart Unbefristet in Vollzeit
Standort(e) Boston, Chicago, London, Sao Paulo, Warschau
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