Vereinigtes Königreich
Global-e
JPMorgan Chase & Co.
AI Lead Solutions Engineer - Forward Deployed
Vereinigtes Königreich
Glasgow, Scotland, United Kingdom
PythonAWS
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Über die Stelle
Wir suchen einen praxisorientierten, geschäftsorientierten KI-Ingenieur, der an der Schnittstelle von Technologie und der Frontlinie erfolgreich ist. Schließen Sie sich den Reihen von Top-Talenten in einem der einflussreichsten Unternehmen der Welt an.
Als AI Solutions Engineer (Forward Deployed) - Vice President bei JPMorgan Chase im International Private Bank (IPB) Technology Artificial Intelligence und Machine Learning (AIML) Team werden Sie direkt in Geschäftskontexte eingesetzt, um zu identifizieren, wo KI Wert schaffen kann, und dann die Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die diesen Wert realisieren. Sie agieren an der Spitze des Engagement-Modells des Teams: Sie verwandeln mehrdeutige, aufkommende Möglichkeiten in klar definierte, funktionierende agentische KI- und machine learning-Lösungen und arbeiten mit dem Kern-AIML-Team zusammen, um das, was sich bewährt, zu produktivieren und zu skalieren.
Dies ist eine Position auf Vice President-Ebene und ein integraler Bestandteil des IPB Tech AIML-Teams, das an den Head of AI, IPB Tech, berichtet.
Aufgaben
- Einbindung in IPB-Berater, Geschäftsteams und Produktpartner (z. B. in den Bereichen Investment, Kundenerlebnis und Identifizierung von IPB-spezifischen Anwendungsfällen), um KI/ML-Möglichkeiten mit hohem Wert zu entdecken und zu definieren.
- Schnelles Prototyping und Erstellung von agentischen KI- und LLM-gestützten Lösungen, die full-stack und End-to-End (backend, Daten und bei Bedarf leichte Schnittstellen) sind, um schnell Werte zu demonstrieren, und deren anschließende Härtung und Skalierung mit dem Kern-AIML-Team.
- Verantwortlich für Lösungen während des gesamten Engagements: Problemdefinition, Erstellung, Demo, Iteration und Übergabe an die Produktion.
- Fungiert als primärer technischer Übersetzer zwischen Geschäfts-/Produktstakeholdern und dem Engineering-Team, um Möglichkeiten in finanzierte, gut definierte Arbeitsströme zu formen.
- Ausbalancieren von Iterationsgeschwindigkeit mit den Engineering-, Responsible AI- und Kontrollstandards des Teams (Guardrails, Evaluierung, Beobachtbarkeit).
- Einspeisung wiederverwendbarer Muster, Fähigkeiten und Erkenntnisse zurück in die Plattform des Teams, damit jedes Engagement kumulativ wirkt.
- Beitrag zur GenAI-Ausbildung und zum Wissensaustausch des Teams sowie Mentoring von Junior-Ingenieuren bei Lösungsfindung und Lieferung.
- Förderung der Unternehmenskultur der Vielfalt, Chancengleichheit, Inklusion und des Respekts.
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Formale Ausbildung oder Zertifizierung in KI/ML-Engineering-Konzepten und angewandte Erfahrung.
- Fortgeschrittene Python- und full-stack / Generalisten-Engineering-Fähigkeiten - backend, Daten und leichte front-end - zur Bereitstellung einer funktionierenden End-to-End-Lösung mit modernen Software-Engineering-Praktiken (Tests, Code-Reviews, Versionskontrolle).
- Sicherer Umgang mit KI-Coding-Tools (z. B. Claude Code, GitHub Copilot) als Kernbestandteil der täglichen Entwicklung, mit dem Urteilsvermögen zu wissen, wann man sie einsetzt und wann nicht.
- Praktische Erfahrung mit Large Language Models, einschließlich Prompt Engineering, RAG und/oder agentischen Frameworks.
- Praktische Erfahrung bei der Überführung von Lösungen vom Prototyp zur Produktion, einschließlich CI/CD, Containerisierung und Cloud-nativer Bereitstellung.
- Nachgewiesene Fähigkeit zur direkten Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern – Erfassung von Anforderungen, Problemdefinition, Demo, Beeinflussung und Aufbau von Vertrauen über technische und geschäftliche Zielgruppen hinweg.
- Komfort mit Ambiguität und die Fähigkeit, schnell den Kontext über mehrere Problembereiche, Stakeholder und Engagements hinweg zu wechseln; eine Tendenz zum Ausliefern und Lernen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Engineering-Qualität.
- Produktorientierung: Priorisierung nach Nutzerwert und Ergebnissen, mit dem Urteilsvermögen zu entscheiden, was gebaut, was gestrichen und was "gut genug zur Wertdemonstration" ist.
- Kaufmännisches Geschick: Erkennen, wo KI messbaren Geschäftswert schafft, Definieren von Erfolgsmetriken und Aufbauen der Argumentation zur Finanzierung und Skalierung dessen, was funktioniert.
- Master-Abschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet (oder gleichwertige praktische Erfahrung).
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse
- Branchenweit anerkannte Cloud / GenAI-Zertifizierung (z. B. AWS Certified Generative AI Developer - Professional oder ähnlich).
- Vorherige Erfahrung als Forward Deployed Engineer, Solutions Engineer, Berater oder kundenorientierter Ingenieur.
- Offenheit für periodische Vor-Ort-Einsätze bei Geschäftsteams und gelegentliche internationale Reisen, wenn es die Engagements erfordern.
- Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor, insbesondere im Bereich Wealth Management, Private Banking oder Asset Management.
- Erfahrung in der Gestaltung oder Mitwirkung an KI-Governance-, Modellvalidierungs- oder Guardrail-Frameworks.
- Vertrautheit mit der internen KI/ML-Infrastruktur und Governance von JPM für interne Kandidaten.
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