Vereinigtes Königreich
Nominal
JPMorgan Chase & Co.
Director of Software Engineering and ML - Agentic Commerce - Executive Director
Vereinigtes Königreich
London, England, United Kingdom
AWSKubernetesGo
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Über die Stelle
Wenn Sie eine Software-Engineering-Führungskraft sind, die bereit ist, das Ruder zu übernehmen und Wirkung zu erzielen, haben wir die richtige Gelegenheit für Sie.
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre Karriere voranzutreiben und ein Abenteuer, bei dem Sie die Grenzen des Möglichen verschieben können.
Als Director of Software Engineering bei JPMorganChase im Bereich Commercial and Investment Bank, Payments Technology, leiten Sie ein Londoner Team von Software-, Daten- und ML-Ingenieuren, das B2B Agentic Commerce Agents entwickelt und die ML-Modelle produktiv setzt, die diese Agents als Werkzeuge nutzen. Sie verantworten die Lieferung, die Mitarbeiter und die technische Ausrichtung des Teams und sind dafür zuständig, KI-Agents, die für Unternehmenskunden handeln, sicher auf der gesteuerten NEO-Agentenplattform der Firma einzusetzen.
Aufgaben *
- Aufbau und Leitung des Londoner Ingenieurteams auf Associate-, Lead- und Senior-Lead-Ebene, mit direkter Verantwortung für Einstellung, Coaching, Karriereentwicklung und Leistung *
- Verantwortung für die Liefer-Roadmap für B2B Agentic Commerce Agents, von der ersten Produktionsfreigabe bis zur Skalierung, in Partnerschaft mit Product Ownern, Programmmanagern und Designern *
- Festlegung der technischen Ausrichtung mit leitenden Ingenieuren für Multi-Agenten-Architektur, deterministische Steuerung von Preis- und Politikentscheidungen, Evaluierung und Beobachtbarkeit *
- Festlegung des Betriebsmodells für ML in der Produktion: wie Modelle trainiert, getestet, über Umgebungen hinweg befördert, als Werkzeuge bereitgestellt, überwacht und neu trainiert werden *
- Leitung des Teams durch die Modellrisiko-, Cybersicherheits- und Kontrollprüfungen der Firma, die vor dem Live-Schalten von Agents und Modellen erforderlich sind, und Verantwortung für die laufende Produktionsstabilität *
- Partnerschaft mit dem NEO-Plattformteam, den Datenplattformteams, den Kundenkanalteams und den Geschäftsinteressenten sowie Beitrag wiederverwendbarer Komponenten zur Plattform *
- Förderung der Einführung von unternehmensweit genehmigten KI-gestützten Engineering-Praktiken zur Verbesserung der Codequalität, Liefergeschwindigkeit und Betriebsergebnisse, während gleichzeitig konsistente Validierungsstandards festgelegt und die Wiederverwendung effektiver Muster im Team gefördert werden *
- Treffen von Entscheidungen, die Teamressourcen, Budget, Lieferantenauswahl und taktische Operationen beeinflussen, und Übernahme der Verantwortung für diese Ergebnisse *
- Leitung von Bewertungssitzungen mit externen Lieferanten, Start-ups und internen Teams, um ergebnisorientierte Prüfungen von Architekturentwürfen, technischen Qualifikationen und Anwendbarkeit für die Nutzung innerhalb bestehender Systeme und Informationsarchitekturen voranzutreiben *
- Klare Kommunikation von Fortschritten, Risiken und Kompromissen an leitende Technologie- und Geschäftsführungskräfte *
- Beitrag zur Teamkultur von Vielfalt, Chancengleichheit, Inklusion und Respekt
Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse *
- Formale Ausbildung oder Zertifizierung in Software-Engineering-Konzepten und fortgeschrittene angewandte Erfahrung, einschließlich erheblicher Erfahrung in der Leitung und Entwicklung von Ingenieurteams *
- Praktische Erfahrung in Systemdesign, Anwendungsentwicklung, Test und betrieblicher Stabilität *
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz im Aufbau und Skalieren von Ingenieurteams, einschließlich der Einstellung von erfahrenen Ingenieuren und der Entwicklung von Führungskräften *
- Erfahrung in der Leitung der Bereitstellung von Produktions-KI/ML-Systemen, idealerweise einschließlich LLM-basierter Anwendungen oder Agents *
- Starkes Verständnis des ML-Lebenszyklus in der Produktion: Datenpipelines, Training, Bereitstellung, Überwachung und Governance *
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung der effektiven Nutzung genehmigter KI-gestützter Softwareentwicklungswerkzeuge, mit der Fähigkeit, organisatorische Erwartungen für die Validierung von KI-Ausgaben auf Korrektheit, Leistung und Sicherheit festzulegen *
- Starkes Verständnis für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, einschließlich Überlegungen zur Datensensibilität, sicherer Umgang mit Eingaben und Ausgaben sowie Einhaltung von Erwartungen an Ausfallsicherheit und Sicherheit *
- Kenntnisse in allen Aspekten des Software Development Life Cycle und ein fortgeschrittenes Verständnis agiler Methoden wie CI/CD, Application Resiliency und Security *
- Praktische Erfahrung mit Cloud-nativen Technologien *
- Kenntnisse in Kubernetes und Amazon EKS, Micro-VM-Isolation und Sidecar-Mustern, mit der Tiefe, um das Sicherheitsdesign über mehrere Ebenen des Stacks hinweg zu steuern, von Netzwerk und Workload-Identität über Laufzeitisolation bis hin zur Anwendung *
- Fähigkeit, organisationsübergreifend Einfluss zu nehmen und mit Führungskräften zu kommunizieren
Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse *
- Erfahrung mit Agenten-Frameworks und -Protokollen (MCP, A2A, Google ADK, LangGraph) und Praktiken zur Agentenbewertung *
- Erfahrung mit Databricks, MLflow und Modellbereitstellung auf Kubernetes in AWS *
- Erfahrung in der Bereitstellung von KI-Systemen durch Modellrisikomanagement oder entsprechende regulatorische Überprüfung *
- Erfahrung in der Leitung eines Teams innerhalb eines föderierten Plattformmodells, das zu gemeinsamen Plattformfunktionen beiträgt und diese nutzt *
- Domänenkenntnisse in B2B-Zahlungen, Commercial Card, Accounts Payable, Lieferantenaktivierung oder KYC-Onboarding *
- Erfahrung im Aufbau eines neuen Engineering Hubs oder Teams
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