Boomi

28.10.2026

Director of Enterprise AI

Vereinigte Staaten

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Über Boomi und was uns besonders macht

Sind Sie bereit, in einem schnell wachsenden Unternehmen zu arbeiten, in dem Sie wirklich etwas bewegen können? Boomi, das Unternehmen für Datenaktivierung im Bereich KI, treibt das agentische Unternehmen voran, indem es Daten im gesamten Geschäftsbetrieb zum Leben erweckt. Die preisgekrönte Boomi Enterprise Platform ist das Fundament für aktive Daten, das die essenzielle agentische Infrastruktur bereitstellt. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre agentische Transformation voranzutreiben und die Kraft der KI durch sichere, skalierbare Konnektivität zu nutzen. Mit dem Vertrauen von über 30,000 Kunden und unterstützt durch ein Netzwerk von über 800 Partnern hilft Boomi Organisationen jeder Größe, Agilität, Effizienz und Innovation in großem Maßstab zu erreichen. Bei Boomi arbeiten Sie mit erstklassigen Kollegen und branchenführender Technologie. Wir suchen Wegbereiter mit Unternehmergeist, die komplexe Probleme lösen, einen echten Einfluss ausüben und Teil von etwas Großem sein wollen. Wenn das nach Ihnen klingt, besuchen Sie boomi.com oder unsere Boomi Karriereseite, um mehr zu erfahren.

Stellenübersicht

Director of Enterprise AI

Boomi entwickelt sich zu einem KI-First-Unternehmen, und diese Rolle leitet beide Aspekte dieses Wandels: die Enterprise-KI-Strategie und das Datenfundament, auf dem sie aufbaut. Als Director, Enterprise AI sind Sie dafür verantwortlich, das Team zu leiten, das das Unternehmen „agentifiziert“. Sie bauen zudem den Wissensgraphen, die semantische Ebene, das Retrieval und die Vertrauensebene auf, von denen jeder Agent abhängt. Sie berichten direkt an den VP of Enterprise AI.

Sei mutig. Sei du selbst. Sei Boomi.

Wir sind stolz auf unsere Kultur und unsere Grundwerte und setzen uns dafür ein, ein Ort zu sein, an dem jeder sein wahres, authentisches Selbst sein kann. Unsere Teammitglieder sind unsere wertvollste Ressource, und wir suchen und fördern Vielfalt in Hintergründen, Gedanken, Lebenserfahrungen, Wissen und Fähigkeiten.

Boomi strebt danach, ein integratives und zugängliches Umfeld für Kandidaten und Mitarbeiter zu schaffen. Alle Einstellungsentscheidungen basieren auf geschäftlichen Anforderungen, Stellenanforderungen und individuellen Qualifikationen.

Standort: US-weit remote

Berichtet an: Vice President, Enterprise AI

Tech-Stack

Sprachen: Python, TypeScript, SQL

Datenplattformen: Snowflake, Redshift

Ingestion und Streaming: Kafka, Kinesis

Transformation und Orchestrierung: Airflow

Modellzugriff: Anthropic, OpenAI, Google, Open-Weight-Modelle via vLLM oder Ollama

Retrieval: Embeddings, pgvector, Pinecone, Qdrant, hybride Suche

KI-Frameworks: LangChain, LlamaIndex, PyTorch, Hugging Face, Lavendr

Evaluierung: Ragas, DeepEval, Promptfoo, Golden Datasets

LLMOps und Beobachtbarkeit: LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix

Agenten-Frameworks: LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK

Tool-Standards: Model Context Protocol (MCP), Funktionsaufrufe

Agenten-Status und Dauerhaftigkeit: Temporal, Restate

Leitplanken: Open Policy Agent, PII-Erkennung, Schutz gegen Prompt-Injection, Human-in-the-Loop-Genehmigungen

Infrastruktur: Kubernetes, Terraform, Docker, GitHub Actions

Cloud: AWS (primär), mit Azure oder GCP als Pluspunkt

Sicherheit und Monitoring: OAuth/OIDC, Vault, OpenTelemetry, Grafana

Ihre Aufgaben

Enterprise-KI-Strategie und Transformation

Entwicklung und Umsetzung der KI-Strategie und des Blueprints, um Boomi in ein KI-First-Unternehmen zu verwandeln.

Leitung der KI-Einführung in den internen Geschäftsprozessen, abgestimmt auf die Unternehmensvision.

Durchführung der vierteljährlichen Planung mit dem VP of AI und den Geschäftsbereichen sowie Übersetzung der KI- und Agent-Roadmap in Investitionen für Agenten, Daten und Plattformen.

Agentische KI und KI-Lösungen

Vorantreiben von KI-Lösungen, die Front- und Back-Office-Prozesse, Entscheidungsfindung und Kundenerlebnisse verbessern, unter Verwendung von LLMs, RAG, machine learning, NLP und Computer Vision.

Festlegung der Architektur und Roadmap für autonome und Multi-Agenten-Systeme: Planung, Werkzeugnutzung, Speicher, Orchestrierung und Integration mit Unternehmens-APIs und Workflows.

Definition von Leitplanken für das Agentenverhalten, einschließlich Least-Privilege-Zugriff, Human-in-the-Loop-Kontrollpunkten, Aktionsprotokollierung und Eskalationspfaden.

Etablierung von Bewertungs- und Beobachtbarkeitsstandards für Agenten: Aufgabenerfolg, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Kosten pro Aufgabe und Regressionstests vor der Veröffentlichung.

Vorantreiben von Interoperabilitätsstandards wie MCP und offenen Agent-zu-Agent-Protokollen sowie Verantwortung für das Agenten-Betriebsmodell: Eigentümerschaft, Lebenszyklus und Außerbetriebnahme.

Verantwortung für die Modellstrategie über Frontier-Modelle wie Anthropic Claude, OpenAI und Google Gemini sowie Open-Weight-Modelle wie Llama, Mistral und Qwen hinweg, wobei jeder Workload hinsichtlich Qualität, Kosten, Latenz und Datenresidenzanforderungen dem passenden Modell zugeordnet wird.

Aufbau und Steuerung eines Enterprise-KI-Gateways, das den Modellzugriff, Routing, Fallback, Ratenbegrenzung, Kostenverfolgung und Richtliniendurchsetzung für jedes Team und jeden Agenten zentralisiert.

Entscheidung darüber, wann Open-Weight-Modelle selbst gehostet werden (via vLLM, Ollama oder verwaltete Endpunkte) und wann gehostete APIs genutzt werden, sowie Durchführung der Evaluierung, die jede Entscheidung stützt.

KI-Datenfundament und Vertrauen

Definition und Weiterentwicklung der Referenzarchitektur für den Wissensgraphen, die semantische Ebene, Vektor-Retrieval und die gehostete Vertrauensebene, die jedem KI-Agenten zugrunde liegt.

Verantwortung für die Charta der Vertrauensebene: Klassifizierung, Maskierung, Lineage und Richtliniendurchsetzung für Daten, denen eine native rollenbasierte Zugriffskontrolle fehlt.

Leitung von Batch- und Echtzeit-Pipelines, die Quelldaten in eine KI-fähige Form für Modelle und Agenten überführen.

Festlegung von Datenmodellierungsstandards, kanonischen Entitäten und gemeinsamen Geschäftsdefinitionen sowie Aufbau versionierter Feature- und Kontext-Stores mit SLAs für Aktualität, Latenz und Zugriff.

Etablierung von SLOs für Retrieval-Qualität, Datenaktualität und Compliance der Vertrauensebene, unterstützt durch Datenqualitätsprüfungen, Drift-Monitoring und Lineage, sodass jede Agentenaktion auf ihre Daten zurückführbar ist.

Ausbalancieren von Leistung und Kosten über Speicher, Abfragen und Rechenleistung für Training, Retrieval und Inferenz hinweg.

Team- und Vordenkerrolle

Mentoring und Aufbau eines Teams aus KI- und Datentechnik-Experten als Player-Coach mit einer Kultur der Erkundung und Exzellenz.

Leitung asynchroner, standortübergreifender Kollaborationsnormen zwischen den USA und Indien und Schutz des Team-Umfangs vor dem Druck einer „Feature-Fabrik“.

Dienen als „Customer Zero“ für die Low-Code-Plattform zur Orchestrierung generativer KI von Boomi und Teilen praktischer Erkenntnisse mit Kunden und Partnern.

Am Puls der KI-Trends bleiben und mit dem Produkt- & Engineering-Team von Boomi sowie externen Communities zusammenarbeiten, um Ideen zu testen und die KI-Strategie zu schärfen.

Ihre Erfahrung

10+ Jahre Erfahrung in den Bereichen Datentechnik, Analytik und KI-Systeme, davon 3+ Jahre in der Leitung von Senior IC-Ingenieuren.

Nachweisbare Erfolge bei der Leitung von KI-Initiativen auf Unternehmensebene, die große geschäftliche Transformationen in messbare Ergebnisse umgewandelt haben.

Praktische Erfahrung beim Aufbau von Produktionslösungen auf Basis von Claude, einschließlich Claude API, Claude Agent SDK, Tool-Use und Prompt-Caching sowie mindestens einer weiteren Frontier-Modellfamilie.

Erfahrung in der Bereitstellung, Feinabstimmung oder dem Serving von Open-Weight-Modellen in der Produktion sowie deren Vergleich mit gehosteten Modellen hinsichtlich Qualität und Gesamtkosten.

Erfahrung im Design oder Betrieb eines KI-Gateways oder einer LLM-Proxy-Ebene (wie LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Cloudflare AI Gateway oder AWS Bedrock) für Multi-Modell-Routing, Beobachtbarkeit und Governance.

Hat persönlich mindestens eines der folgenden Systeme auf Unternehmensebene architektonisch entworfen: einen Produktions-Wissensgraphen, eine semantische Ebene oder ein RAG-Retrieval-System und bleibt als Player-Coach nah am Code.

Erfahrung in der Architekturplanung für agentische oder Multi-Agenten-KI-Systeme, einschließlich Leitplanken, Evaluierung und Beobachtbarkeit.

Hat eine Datenvertrauens- oder Governance-Ebene für Daten ohne native RBAC aufgebaut: Klassifizierung, Maskierung, Lineage und Richtliniendurchsetzung.

Fundierte praktische AWS-Kenntnisse: IAM, S3, Glue/EMR, Lambda, Bedrock oder Äquivalent, OpenSearch, KMS.

Modellzugriff: Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini; Open-Weight-Modelle (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) via vLLM, Ollama oder verwaltete Endpunkte

KI-Gateways und Routing: LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Lavendr, Cloudflare AI Gateway, Amazon Bedrock

Erfahrung in der Leitung großer Transformationen über strategische Planung, Programmausführung, technische Bereitstellung, Kommunikation und Change Management hinweg.

Nachgewiesene Erfolge beim Aufbau und Mentoring von KI- und Software-Engineering-Teams, einschließlich eines verteilten US-Indien-Teams.

Starke Führungskommunikation: Erklärt komplexe KI-Konzepte gegenüber Führungskräften, Kunden und verschiedenen Stakeholdern.

Bachelor- oder fortgeschrittener Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder einem anderen technischen Bereich.

Pluspunkte

Erfahrung in der Unterstützung von Vertriebs- oder Umsatz-Agenten oder CRM-basierten KI-Anwendungen.

Vertrautheit mit dbt Semantic Layer, Cube, AtScale oder vergleichbaren Metrik-Plattformen.

Vorerfahrung bei einem Unternehmen für Integrationsplattformen, iPaaS oder Data Fabric.

Open-Source-Beiträge im Bereich Daten- oder KI-Infrastruktur (dbt, Neo4j, eine Vektor-DB, Agenten-Frameworks).

Eine öffentliche Stimme im Bereich praktischer Enterprise-KI durch Vorträge, Publikationen oder Community-Arbeit.

Boomi verpflichtet sich zu fairen und gerechten Vergütungspraktiken. Die erwartete jährliche Gehaltsspanne für diese Position stellt das Grundgehalt oder das Zielgehalt (On-Target Earnings, OTE) für provisionsbasierte Rollen dar.

Die endgültige Vergütung wird durch verschiedene Faktoren bestimmt, einschließlich der Kenntnisse, Fähigkeiten, Erfahrung, des geografischen Standorts und der Art der Rolle des Kandidaten. Nicht-provisionsbasierte Rollen können zudem für einen jährlichen Leistungsbonus infrage kommen.

Klicken Sie hier für einen Überblick über unsere Leistungen bei Boomi!

Vergütung - Vereinigte Staaten $222,960—$278,700 USD

Sprachen

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