Snowplow

30.10.2026

Principal AI Platform Engineer, Applied AI

Vereinigtes Königreich

TypeScriptPythonSQLGo

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Über Snowplow

Snowplow ist die Echtzeit-Schicht für Kundenkontext, die Verhaltensdaten für fortschrittliche Analysen, ML und die Entscheidungsfindung von KI-Agenten sammelt, validiert, anreichert und bereitstellt. Das Event-Tracking von Snowplow wird weltweit auf über 2M+ Websites und Anwendungen genutzt und verarbeitet monatlich über eine Billion Events.

Mehr als 250 Unternehmen, darunter Experian, AutoTrader, Strava, Condé Nast und HelloFresh, verlassen sich auf Snowplow, um eine fundierte, erstklassige Datenbasis aufzubauen, die ihre kundenorientierten KI-Agenten, In-Session-Personalisierung und Empfehlungen sowie Echtzeit-Analysen unterstützt.

Diese Chance

Snowplow baut die Art und Weise, wie das Unternehmen seine eigene Arbeit erledigt, grundlegend um. Das Applied AI Team ist verantwortlich für Firn, die zentrale Daten- und KI-Plattform, auf der das gesamte Unternehmen läuft. Firn bietet Mitarbeitern und Agenten bereits dieselben verwalteten Tools für unser Snowflake-Warehouse über ein MCP-Gateway, leitet jeden Modellaufruf durch ein LLM-Gateway mit Tracing, führt agentische Workflows auf einem Factory-Framework mit einem Ledger aus, der jeden Durchlauf aufzeichnet, und verwaltet den Skill-Katalog, auf den das Unternehmen zugreift. Der Großteil des Unternehmens nutzt die Plattform täglich. Sie befindet sich noch in der Anfangsphase, und der nächste Schritt besteht darin, sie so zu erweitern, dass sie die kommerzielle Intelligenz des Unternehmens umfasst und es Agenten ermöglicht, sicher damit zu agieren.

Sie sind der Principal Engineer, der diese Expansion leitet. Das erste Engagement ist der Bereich Go-to-Market, in Vollzeit für etwa sechs Monate. Unsere Käufer recherchieren heute mit KI-Agenten, und um sie zu erreichen, müssen wir unsere eigenen Daten und KI nutzen, um zu entscheiden, welche Konten und Personen wir mit welchen Inhalten ansprechen, und aus jedem Experiment lernen. Die GTM-Teams haben bereits viel aufgebaut: tägliches Account- und Engagement-Scoring, Signal-Feeds von Apollo, Vector und reo.dev, eine Always-on-Outbound-Engine, einen Paid-Media-Loop, eine kuratierte GTM-Wissensdatenbank und die Integrationen dazwischen. Vieles davon wurde von operativen Teams entwickelt, um schnell Ergebnisse zu erzielen, was auch gelang. Sie entwerfen, wie diese Dienste auf Firn migriert, vereinheitlicht und modernisiert werden, bauen die Agenten, Tools und Lernschleifen darauf auf und machen das Ganze produktionsreif.

Dies ist eine Principal-Rolle. Sie berichten an den Senior Director of Applied AI, der selbst noch Code schreibt, und arbeiten auf Augenhöhe. Marketing, Vertrieb, Account Management und Partnerschaften sind die Kunden der Plattform und legen ihre eigenen Prioritäten fest. Sie entscheiden, wie die Plattform gebaut wird und ob sie solide ist. Sobald die GTM-Dienste ohne Ihr Zutun laufen, bleiben sie in Ihrer Verantwortung als Eigentümer, und der Großteil Ihrer Zeit fließt in die nächsten Anforderungen von Snowplow.

Ihr Verantwortungsbereich

Die GTM-Intelligence-Engine auf Firn. Die Daten und KI, die entscheiden, wen wir ansprechen und womit, und die aus dem Ergebnis jeder Aktion lernen. Sie entwerfen diese gemeinsam mit unseren Data Engineers als eine Reihe von Plattformdiensten mit mehreren internen Kunden und führen die bestehenden GTM-Dienste auf dieselbe Grundlage zusammen.

Agenten und Tools. Die Agenten, die GTM-Aufgaben ausführen, und die Tools, die von Menschen und anderen Agenten aufgerufen werden, basierend auf dem Factory-Framework mit Review-Schritten und Evaluierungen als Standard, damit jeder Agent auf der Plattform vertrauenswürdig und auf die gleiche Weise überprüfbar ist.

Plattformarchitektur. Das MCP-Gateway, LLM-Gateway, Tracing, Factory-Framework und Ledger sowie deren Weiterentwicklung, um einen größeren Teil der Arbeit des Unternehmens abzudecken. Sie entscheiden, was gebaut, was gekauft und was eingestellt wird.

Produktionsreife. Versionskontrolle, CI, Alerting und Recovery, Kostentransparenz, Dokumentation und Übergabe für jeden Dienst auf der Plattform, einschließlich derer, die von operativen Teams kommen. Sie setzen den Standard und machen ihn für die Teams, die davon abhängen, sichtbar.

Logik als Code. Regeln, die heute in einzelnen Tools existieren, werden in versionierten Code auf der Plattform überführt, wo Agenten sie lesen und Engineers sie testen können, und die Tools werden zu Endpunkten, die von der Plattform gesteuert werden.

Lernschleifen. Jede Aktion, die die Plattform durchführt, wird aufgezeichnet und mit ihrem Ergebnis verknüpft, sodass Menschen und Agenten sehen können, was funktioniert hat, und die nächste Aktion verbessert werden kann. Metrikdefinitionen liegen bei unseren Data Engineers; die Instrumentierung, die sie anwendet, liegt bei Ihnen.

Eval- und Tracing-Infrastruktur. Das Framework, das die eingebetteten und vor Ort eingesetzten Engineers nutzen, um zu beweisen, dass ihre Agenten funktionieren. Sie besitzen die Tools; sie besitzen die Prüfungen.

Der technische Standard und die Roadmap. Sie setzen den Engineering-Standard für das Applied AI Team, verantworten die Plattform-Roadmap und behalten jederzeit den langfristigen Überblick über die Plattform.

Mindestanforderungen

Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören, wenn Sie Folgendes mitbringen:

Jahrelange Erfahrung mit Produktionssoftware. Sie haben Systeme entworfen, ausgeliefert und betrieben, von denen andere Teams abhängen, unter Verwendung von Python oder TypeScript, mit SQL, CI/CD und Cloud-Infrastruktur als tägliche Werkzeuge. Dies ist eine Principal-Rolle, und der Anspruch ist entsprechend hoch.

Erfahrung im Aufbau von LLM-Systemen, auf denen echte Arbeit läuft. Agenten mit Tools, MCP-Servern, Gateways, Tracing und Evaluierung sowie den damit verbundenen Fehlermodi. Sie können benennen, was in der Produktion ausgefallen ist und was Sie geändert haben.

Plattform-Instinkt. Sie haben Systeme gebaut, auf die andere angewiesen sind – seien es interne Teams oder Kunden –, durch Schnittstellen, die Sie entworfen haben, und Sie kennen den Unterschied zwischen einer Plattform und einer Ansammlung von Integrationen.

Sicherheit im Umgang mit Datenplattformen. Snowflake oder ein gleichwertiges Warehouse, dbt, Datenverträge und die Pipelines, die Warehouse-Daten in SaaS-Tools und zurück bewegen.

Operative Disziplin. Alerting, Recovery, Runbooks und Kostenverfolgung sind Dinge, die Sie hinzufügen, bevor jemand danach fragt, und Sie haben Systeme betrieben, bei denen diese Disziplin entscheidend war.

Urteilsvermögen darüber, wo ein Agent hingehört. Sie können unterscheiden, welche Entscheidungen deterministischer Code sein sollten, welche ein Agent treffen kann und welche bei einer Person bleiben sollten, und Sie können die Begründung auch Nicht-Technikern erklären.

Eine KI-native Arbeitsweise, die Sie uns zeigen können. Ein Workflow, ein Agent oder ein Tool, das Sie gebaut haben und immer noch verwenden. Erwarten Sie, dies während des Interviewprozesses zu demonstrieren.

Komfort im Umgang mit internen Kunden, die keine Engineers sind. Sie können sich mit einem Growth Director, einem Vertriebsmitarbeiter oder einem Marketer zusammensetzen, eine Anforderung aufnehmen und die Linie halten, wie sie gebaut wird. Ein Hintergrund im Vertrieb oder Marketing ist nicht erforderlich.

Technische Führung ohne Titel. Sie haben die Richtung für eine Plattform vorgegeben, der andere Engineers gefolgt sind, weil das Design richtig war, nicht weil sie Ihnen unterstellt waren.

Wie wir für diese Rolle einstellen

Der Interviewprozess beinhaltet eine Arbeitssitzung, in der Sie uns zeigen, wie Sie mit KI an einer echten Aufgabe arbeiten, unter Verwendung Ihres eigenen Setups, sowie ein Design-Gespräch über ein System, das wir heute betreiben. Wir arbeiten selbst so und Sie sind herzlich eingeladen, bei der Bewerbung KI zu nutzen.

Was Sie als Gegenleistung für Ihre großartige Arbeit erhalten

Bedeutende Unternehmensbeteiligung

Wettbewerbsfähiges Grundgehalt

Flexibles Arbeiten

Großzügiger Urlaubsanspruch

Private Krankenversicherung

Betriebliche Altersvorsorge

MacBook und Zuschuss für Home-Office-Ausstattung

Erweiterte Familienzeit

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