Vereinigte Staaten
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Bay Cities Container
Enterprise Data & KI Architekt
Vereinigte Staaten
Pico Rivera, California, United States
PythonSQL
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Beschreibung
Bay Cities Container hat eine spannende Gelegenheit für einen Enterprise Data & KI Architekten für eine Remote-Position. Der ideale Kandidat lebt überall in den Vereinigten Staaten, hat aber die Möglichkeit, bei Bedarf zu unserem Firmensitz zu reisen.
Wir befinden uns inmitten einer vom CEO gesponserten digitalen Transformation – wir bauen eine unternehmensweite Intelligenzplattform auf, die unsere Produktions-, Finanz-, Vertriebs- und operativen Systeme durch moderne Datenarchitektur und KI verbindet.
Dies ist keine Planungsübung. Wir haben bereits eine funktionierende Plattform mit nachgewiesenen Ergebnissen in Produktion.
Die Rolle
Wir stellen einen Enterprise Data & KI Architekten ein, der die Datenintelligenz- und KI-Automatisierungsplattform, die unsere Geschäftstransformation vorantreibt, verantwortet und erweitert. Sie berichten direkt an den CIO und leiten ein kleines BI/Analytics-Team (3-4 Mitglieder).
Dies ist eine hands-on technische Führungsrolle. Sie werden SQL schreiben, semantische Modelle erstellen, Datenpipelines entwerfen, KI-gestützte Workflows konfigurieren und messbare Geschäftsergebnisse liefern – nicht nur Architekturdiagramme zeichnen. Sie übernehmen eine funktionierende Plattform mit echten Produktions-Workloads und werden erwartet, diese am Laufen zu halten und gleichzeitig ihre Fähigkeiten zu erweitern.
Bay Cities ist ein mitarbeitergeführter (ESOP) Hersteller von Wellpappe und Displays. Wir entwerfen, fertigen und liefern kundenspezifische Verpackungen, Point-of-Purchase-Displays und Fulfillment-Lösungen für große nationale Marken.
Was Sie tun werden
Datenarchitektur & Data Warehousing
- Verantwortung und Erweiterung eines SQL Server Analytics Data Warehouse mit dimensionalem Modellieren (Sternschema, konforme Dimensionen, Fakten-/Dimensionstabellen).
- Entwurf und Wartung von Datenpipelines aus mehreren Legacy-Quellsystemen (ERP, Logistik, Workflow-Management) bis hin zu Microsoft Fabric.
- Bewältigung komplexer temporaler Datenherausforderungen – Abgleich mehrerer Systeme mit inkompatiblen Zeitgranularitäten.
- Pflege von Schema-Governance, Dokumentation und Datenherkunft.
Business Intelligence & Reporting
- Erstellung und Wartung von Power BI semantischen Modellen, die in Microsoft Fabric bereitgestellt werden.
- Entwicklung von DAX-Maßbibliotheken für Finanz- und operative Berichte.
- Bereitstellung von Executive Dashboards – GuV, Bilanz, Flash-Berichte, Kostenanalyse, operative Kennzahlen.
- Sicherstellung der Datenqualität durch Validierung und Abgleich zwischen Quellsystemen und Berichtsschichten.
KI & Automatisierung
- Entwurf und Orchestrierung von KI-Agenten-Workflows zur Automatisierung von Geschäftsprozessen.
- Erstellung von Workflow-Automatisierungen für Datenpipelines, Benachrichtigungen und Systemintegration.
- Implementierung von Agenten-gestützter Analyse – bei der KI untersucht, Fachexperten validieren und das System lernt.
- Verwaltung von Prompt Engineering, KI-Governance und Sicherheitsgrenzen für produktive KI-Systeme.
Fertigungskostenintelligenz
- Arbeit mit Legacy-ERP-Kostenmodellen (Activity-Based Costing, Stücklistenstrukturen, GuV-Interaktion).
- Erstellung von Margenanalysen, Lieferanten-Spend-Tracking und Kosten-pro-Einheit-Modellierung.
- Abgleich von geschätzten Kosten mit Ist-Kosten über mehrere Systeme hinweg.
Stakeholder-Lieferung
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen von Führungskräften (CFO, CRO, COO) in Datenprodukte.
- Verwaltung eines Portfolios gleichzeitiger Analyseprojekte von der Aufnahme bis zur Lieferung.
- Iterative Lieferung – Wert in Tagen, nicht in Monaten beweisen.
Teamführung
- Führung und Mentoring eines kleinen BI/Analytics-Teams.
- Verteilung der Arbeit, um Engpässe bei Einzelpersonen und Wissenskonzentration zu vermeiden.
- Aufbau von Teamfähigkeiten, damit institutionelles Wissen über Personen hinweg wächst, nicht bei einer Person.
- Sicherstellung der IT-Governance: ordnungsgemäße Verwaltung von Geheimnissen, Zugriffskontrollen und Sicherheitspraktiken.
Anforderungen
Erforderlich
- 5+ Jahre SQL Server/T-SQL – komplexe analytische Abfragen, Ansichten, gespeicherte Prozeduren, dimensionales Modellieren. Dies ist ein tägliches Werkzeug, kein gelegentliches.
- 3+ Jahre Power BI/DAX – Entwicklung semantischer Modelle, DAX-Maße, Auswertungskontext. Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen.
- Microsoft Fabric oder gleichwertige Cloud-Analyseplattform – Data Warehouse, Pipelines, semantische Modelle, Workspace-Governance. Erfahrung mit Azure Synapse, Databricks oder Snowflake ist gut übertragbar.
- Data Warehouse Design – Dimensionales Modellieren, Sternschemata, ETL/ELT-Muster, langsam sich ändernde Dimensionen. Sie haben ein Produktions-Data-Warehouse erstellt und gewartet.
- Python – Datentransformation, Skripting und Automatisierung. Erfahrung mit Data-Science-Bibliotheken (pandas, scikit-learn) ist ein Plus.
- Git Versionskontrolle – Alle Codes, Modelle und Dokumentationen sind versionskontrolliert. Komfort mit kollaborativen Entwicklungsworkflows.
- API Integration – Rest APIs, Authentifizierungsflüsse, Webhook-Muster. Sie werden ERP-, Logistik- und Cloud-Dienste verbinden.
Dringend bevorzugt
- KI/LLM Erfahrung – Hands-on mit Claude, OpenAI oder ähnlichem. Verständnis von Prompt Engineering, Agenten-Orchestrierung oder agentischen KI-Mustern.
- Workflow-Automatisierungsplattformen – n8n, Azure Logic Apps, Power Automate, Zapier oder Make. Erstellung automatisierter Datenflüsse und Automatisierung von Geschäftsprozessen.
- Fertigungs- oder industrielle ERP-Systeme – Jeglicher Hintergrund mit ERP-Plattformen im Fertigungskontext (SSAP, Oracle, Infor, Epicor, Amtech oder ähnliches). Das spezifische System ist erlernbar; die Domänenintuition nicht.
- Finanzberichterstattungskonzepte – GuV-Struktur, GuV, Bilanz, Kostenrechnung. Sie werden eng mit der Finanzabteilung zusammenarbeiten.
- PowerShell – Infrastruktur-Skripting, Automatisierung und Diagnose in einer Windows/Azure Umgebung.
- Azure AD/Identitätsmanagement – Dienstkonten, Lebenszyklus von Anmeldeinformationen, Gateway-Authentifizierung.
Gut zu haben
- Erfahrung in der Verpackungs-, Druck- oder diskreten Fertigung.
- Bewusstsein für Change Management – Verständnis dafür, wie Technologieakzeptanz Menschen beeinflusst.
- Erfahrung mit Vektordatenbanken (Chroma, Pinecone, Weaviate).
- Data Vault 2.0 Methodik.
Was Erfolg ausmacht
Was Sie nicht wissen müssen (Wir bringen es Ihnen bei)
- Unser spezifisches ERP-System und seine Datenstrukturen – sie sind gut dokumentiert, und Sie werden KI-gestützte Tools haben, um sie zu erkunden.
- Der Prozess der Wellpappeherstellung – die Domäne ist erlernbar und unsere Plattform erfasst institutionelles Wissen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
- Unser spezifisches KI-Agenten-Framework – wenn Sie die Grundlagen von LLMs und Prompt Engineering verstehen, werden Sie unsere Implementierung schnell erlernen.
- Die Geschichte, wie wir hierher gekommen sind – was zählt, ist, wohin wir gehen.
Was Erfolg ausmacht
- Erste 30 Tage: Verstehen Sie die Datenarchitektur End-to-End (Quellsysteme-Data Warehouse-Fabric-Power BI) – Übernehmen Sie die Verantwortung für bestehende Produktionsmodelle und Dashboards – Treffen Sie sich mit wichtigen Stakeholdern, um deren Prioritäten zu verstehen – Bewerten Sie die aktuelle Sicherheitslage.
- Erste 90 Tage: Liefern Sie 2-3 Projekte End-to-End mit messbarem Geschäftseinfluss. Reduzieren Sie Abhängigkeiten von Einzelpersonen auf kritischen Datenpfaden. Implementieren Sie ordnungsgemäße Verwaltung von Geheimnissen und Zugriffskontrollen. Stellen Sie sicher, dass alle Plattform-Assets unter der IT-Governance des Unternehmens stehen.
- Erste 6 Monate: Das Team liefert eigenständig Analyseprojekte ohne Engpässe. Die Datenpipeline-Architektur ist dokumentiert, überwacht und ausfallsicher. Das KI-Automatisierungsframework ist vom Team wartbar, nicht von einer einzelnen Person abhängig. Neue Projekte werden auf vorhersehbaren, wiederholbaren Zyklen sortiert und geliefert.
Sonstiges
Nur US-Personen (US-Bürger, rechtmäßige Daueraufenthaltsberechtigte, Flüchtlinge oder Asylsuchende – alle benötigen eine ordnungsgemäße Identifizierung und Dokumentation).
Bis zu 25% Reise erforderlich.
Physische und umweltbedingte Anforderungen: Bei der Ausübung dieser Tätigkeit muss der Arbeitnehmer regelmäßig sprechen oder hören. Der Arbeitnehmer muss häufig stehen und sitzen. Der Arbeitnehmer muss gelegentlich gehen und mit den Händen und Armen greifen. Der Arbeitnehmer muss gelegentlich bis zu 50 Pfund heben und/oder bewegen. Spezifische Sehfähigkeiten, die für diese Stelle erforderlich sind, umfassen Nahsehen und Farbsehen.
Arbeitsumgebung: Dies ist eine Vollzeit-Remote- oder Hybridposition mit gelegentlichen Reisen zu Bay Cities Container Büros oder Einrichtungen nach Bedarf.
In dieser Rolle werden Sie maßgeblich an der Gestaltung der Datenlandschaft von Bay Cities Container beteiligt sein, Innovationen vorantreiben und die betriebliche Effizienz durch datengesteuerte Erkenntnisse und Lösungen verbessern.
Vor-Beschäftigungs-Überprüfungen: Muss vor der Einstellung Hintergrund- und Referenzprüfungen, Drogentests und eine ärztliche Untersuchung bestehen.
Was wir bieten
- ESOP-Eigentümerschaft – Sie werden Miteigentümer. Ihre Arbeit baut Ihr Eigenkapital auf.
- Direkter Einfluss – Kleines Team, großes Mandat, vom CEO gesponserte Transformation mit nachgewiesenen Ergebnissen.
- Moderner Stack – Microsoft Fabric, Power BI, KI-Agenten, Git-basierte Entwicklung.
- Autonomie – Erstellen Sie echte Systeme, die echte Geschäftsergebnisse liefern, keine Proof-of-0-Concepts, die in der Ecke liegen.
- Wachstum – Diese Rolle erweitert sich mit der Plattform. Sie gestalten, was sie wird.
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