Vereinigte Staaten
Siemens
Stellantis
AI Coding Product Leader
Vereinigte Staaten
Auburn Hills, Michigan, United States
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Über die Stelle
Der AI Coding Product Leader definiert die Vision, Strategie und Roadmap für Coding-Agent-Funktionen im gesamten Software-Engineering-Ökosystem von Stellantis. Diese Rolle beaufsichtigt Plattformen und agentische Entwicklungsfähigkeiten, die darauf ausgelegt sind, die Produktivität der Entwickler zu verbessern, die Softwarequalität zu stärken und die allgemeine Effektivität des Engineerings zu steigern.
Verantwortlichkeiten der Rolle
Strategie und Roadmap
- Definition und Kommunikation einer klaren Vision, Strategie und mehrjährigen Roadmap für Coding-Agent-Funktionen, die auf die Prioritäten von Stellantis in den Bereichen Software-Engineering, KI und digitale Transformation abgestimmt sind.
- Festlegung der Plattformausrichtung und Priorisierung von Investitionen basierend auf Geschäftswert, Entwicklerproduktivität, Softwarequalität, Skalierbarkeit, Risiko und Unternehmensanforderungen.
Plattformbereitstellung und -einführung
- Leitung der Evaluierung, Einführung und kontinuierlichen Verbesserung von Lösungen wie GitHub Copilot, Claude Code, Codex, OpenCode und verwandten agentischen Coding-Funktionen.
- Übersetzung strategischer Prioritäten in klare Epics, Zielergebnisse, Einführungspläne und Bereitstellungs-Roadmaps für interne Teams und externe Partner.
- Etablierung des Betriebsmodells für Coding-Agenten, einschließlich Onboarding, Befähigung, Nutzungsrichtlinien, Support und Zusammenarbeit innerhalb der Engineering-Communities.
Team- und Partnerführung
- Aufbau, Entwicklung und Organisation des Teams und Ökosystems, das zur Unterstützung der Coding-Agent-Strategie erforderlich ist, einschließlich interner Fähigkeiten, Arbeitsweisen und regionaler Koordination.
- Koordination externer Lieferanten und strategischer Partner, um Lieferqualität, Kostenkontrolle, Einhaltung der Standards von Stellantis und die Umsetzung der Roadmap-Verpflichtungen sicherzustellen.
Leistung und Governance
- Definition und Nachverfolgung von KPIs wie Einführung, aktive Nutzung, Produktivitätssteigerung, Reduzierung der Zykluszeit, Verbesserung der Codequalität sowie messbare Auswirkungen auf Engineering und Geschäft.
- Enge Zusammenarbeit mit Engineering-Führungskräften, Enterprise Architecture, Cybersicherheit, Rechtsabteilung, Einkauf, Finanzen und Betriebsteams, um eine konsistente Ausführung und Governance zu gewährleisten.
- Sicherstellung, dass Coding-Agent-Funktionen verantwortungsbewusst bereitgestellt werden, mit Leitplanken für Sicherheit, Compliance, Datenschutz, Schutz geistigen Eigentums und Risikomanagement im Unternehmen.
Qualifikationen
Führung und Bereitstellung
- Fundierte Erfahrung in der Plattformführung, Software-Engineering, Entwickler-Tooling oder Engineering-Transformation.
- Nachgewiesene Fähigkeit, funktionsübergreifende Teams zu leiten und die Einführung in einer komplexen globalen Organisation voranzutreiben.
Technisches und funktionales Verständnis
- Fundiertes Verständnis von Coding-Agenten, KI-gestütztem Software-Engineering, Entwickler-Workflows, DevOps-Praktiken und Bereitstellungsmodellen für Unternehmen.
Stakeholder- und Governance-Fähigkeiten
- Starke Fähigkeiten in Stakeholder-Management, Kommunikation, Ausführung und Governance.
Qualifikationen
Grundlegende Qualifikationen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software-Engineering, KI, Data Science oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software-Engineering, Plattform-Engineering, DevOps, KI/ML oder Entwickler-Tooling.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung, Coding-Agenten, LLM-basierten Systemen oder Plattformen zur Entwicklerproduktivität.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung technischer Teams, Plattformen oder KI-Transformationsinitiativen.
- Erfahrung in der Arbeit in komplexen globalen Organisationen mit mehreren Engineering-Teams, Regionen und Stakeholdern.
Technische Fähigkeiten
- Fundiertes Verständnis von Large Language Models, generativer KI, Coding-Agenten und KI-gestütztem Software-Engineering.
- Praktische oder funktionale Erfahrung mit Tools wie GitHub Copilot, Claude Code, Codex, OpenCode oder ähnlichen.
- Gutes Verständnis von SDLC, DevOps-Praktiken, CI/CD, Tests, Codequalität und modernen Softwarearchitekturen.
- Erfahrung in der Evaluierung, Bereitstellung oder Verwaltung von KI-Coding-Tools und agentischen Entwicklungsfähigkeiten.
- Vertrautheit mit Prompt Engineering, Agent-Workflows, Orchestrierungs-Frameworks, RAG, Embeddings und KI-gestützten Entwicklungsumgebungen.
- Fähigkeit, KI-Coding-Lösungen basierend auf Produktivität, Qualität, Skalierbarkeit, Sicherheit, Integration, Kosten und Unternehmensreife zu bewerten.
Führung & Strategie
- Definition und Umsetzung der Vision, Strategie und Roadmap für Coding-Agent-Funktionen im gesamten Software-Engineering-Ökosystem.
- Festlegung der Plattformausrichtung und Priorisierung von Investitionen basierend auf Geschäftswert, Entwicklerproduktivität, Softwarequalität, Skalierbarkeit, Kosten und Risiko.
- Leitung der Evaluierung, Einführung, Adaption und kontinuierlichen Verbesserung von KI-Coding-Lösungen.
- Übersetzung strategischer Prioritäten in klare Epics, Ergebnisse, Einführungspläne und Bereitstellungs-Roadmaps.
- Aufbau und Strukturierung des Teams, des Betriebsmodells und des Partner-Ökosystems, das zur Skalierung der Coding-Agent-Funktionen erforderlich ist.
- Förderung der Einführung in Engineering-Communities durch Onboarding, Befähigung, Kommunikation und Change Management.
KI & Automatisierungsexpertise
- Tiefgreifendes Verständnis von KI-gestützten Coding-Workflows, Designmustern für Coding-Agenten, Prompt Engineering und Optimierung der Codegenerierung.
- Erfahrung bei der Implementierung KI-gesteuerter Produktivitätsverbesserungen in den Bereichen Entwicklung, Tests, Dokumentation, Code-Review und Automatisierungsworkflows.
- Fähigkeit zur Definition von Validierungspraktiken für KI-generierten Code, einschließlich Tests, Qualitäts-Gates, Sicherheitsüberprüfungen und menschlicher Überprüfung.
- Verständnis dafür, wie Coding-Agenten in Unternehmensplattformen wie GitHub, CI/CD, Artefakt-Repositories, Sicherheitstools und Entwicklerportale integriert werden.
Geschäfts- & Zusammenarbeitsfähigkeiten
- Ausgeprägte Fähigkeit, Geschäfts- und Engineering-Probleme in KI-gestützte Softwareentwicklungslösungen zu übersetzen.
- Erfahrung im Aufbau von ROI-gesteuerten Business Cases für die KI-Einführung, einschließlich Produktivitätssteigerung, Reduzierung der Zykluszeit, Qualitätsverbesserung und Kostenoptimierung.
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt-, Cybersicherheits-, Rechts-, Einkaufs-, Finanz-, Betriebs- und Enterprise-Architecture-Teams.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten für technische und nicht-technische Zielgruppen, einschließlich Führungskräften.
- Erfahrung in der Koordination externer Lieferanten und strategischer Partner, um Lieferqualität, Kostenkontrolle und die Einhaltung von Unternehmensstandards sicherzustellen.
Governance & Risikomanagement
- Fähigkeit, Innovation mit Risiko, Governance, Skalierbarkeit, Cybersicherheit, Compliance und Unternehmensvorgaben in Einklang zu bringen.
- Verständnis von verantwortungsvoller KI, Datenschutz, Schutz geistigen Eigentums und Sicherheitsaspekten im Zusammenhang mit KI-generiertem Code.
- Erfahrung bei der Implementierung von Leitplanken für KI-gestützte Entwicklung, einschließlich Nutzungsrichtlinien, Sicherheitskontrollen, Revisionsfähigkeit und Compliance-Anforderungen.
- Fähigkeit zur Definition von Governance-Modellen für Coding-Agenten, einschließlich Onboarding, Support, genehmigter Tools, Überwachung und Eskalationsprozessen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit KI-Transformationsinitiativen im Unternehmensmaßstab.
- Hintergrund in DevOps, Plattform-Engineering, Cloud-Engineering, MLOps oder Developer Experience.
- Kenntnisse in Vektordatenbanken, RAG, Embeddings, Agent-Frameworks, Orchestrierungs-Frameworks und AI-Gateway-Mustern.
- Erfahrung in der Leitung eines AI Center of Excellence, eines Teams für Entwicklerproduktivität, eines Plattformteams oder einer Engineering-Transformationsinitiative.
- Erfahrung mit GitHub Enterprise, CI/CD-Plattformen, Artefaktmanagement, Testautomatisierung, Softwarequalitätsplattformen oder internen Entwicklerplattformen.
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