Auf einen Blick
Führen Sie die KI- und ML-Strategie als Principal Engineer bei Common App an, einer Non-Profit, die AI in College-Admissions-Workflows embeddet und Data Analytics transformiert.
💰 ~$180.000–250.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 8-10 Jahre ML/KI/Data Science-Erfahrung
- 3+ Jahre Production ML Systems
- LLM und Generative AI Integration
- Enterprise Data Governance
Python
Machine Learning
LLMs
Generative AI
RAG
Data Engineering
PyTorch
TensorFlow
Gehalt geschätzt anhand Principal AI Engineer (8-10 Jahre) mit Production ML und Enterprise-Governance-Fokus in USA. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior ML/AI Engineers mit Production-Erfahrung
- Technical Leaders ohne formale Management-Verantwortung
- Data Science-Direktoren, die zu Individual Contribution zurückkehren möchten
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten außerhalb USA (US-Residenz erforderlich)
- Junior ML Engineers ohne 8+ Jahren Erfahrung
- Reine Forschungs-fokussierte Data Scientists ohne Production-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Principal-Level Rolle mit Erwartung von Standards-Setting und Mentoring
- Enterprise AI Governance und Compliance sind zentral
- Mission-Driven Rolle im transformativen Higher Education Sektor
Über das Unternehmen
Common App ist eine nationale Non-Profit-Organisation, die sich dem Zugang, der Gerechtigkeit und der Integrität im College-Zulassungsprozess widmet und mehr als 1 Million Studenten pro Jahr unterstützt.
Deine Aufgaben
- Technische Führung für die Einbettung von KI in Enterprise-Workflows und analytische Prozesse
- Angewandte, Production-Ready AI/ML-Systeme entwickeln
- Zusammenarbeit mit Data Engineering, Data Governance und Business-Stakeholdern
- Skalierbare, sichere und konforme KI-Lösungen sicherstellen
- Standards für KI-Entwicklung setzen und Team mentorieren
- LLMs und generative KI in Enterprise-Workflows integrieren
- Produktion von Ende-zu-Ende ML-Pipelines (Training, Evaluation, Versioning, Deployment, Monitoring)
Deine Voraussetzungen
- Bachelor-Abschluss in Computer Science, Data Science, Statistik, Mathematik oder verwandtem Feld
- 8-10 Jahre progressive Machine Learning, KI Engineering oder Data Science-Erfahrung
- Mindestens 3 Jahre auf angewandtem KI und Production ML-Systemen
- Nachgewiesene LLM- und generative KI-Integration in Enterprise Workflows
- Enterprise Data Governance und Compliance-Framework Erfahrung
- Expertise in angewandter Machine Learning (supervised/unsupervised, NLP, LLM-Integration)
- Production-Grade AI/ML-System-Design und Deployment
- Python und R Proficiency mit ML Frameworks (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
- LLM-Powered-Application-Building (Prompt Engineering, RAG, Tool/Agent Orchestration)
- SQL und Cloud Data Platform Experience (Databricks, Snowflake, BigQuery)
- AI Governance, Responsible AI Principles und Compliance Knowledge
Benefits
- Wettbewerbsfähiges Gehalt (not specified)
- Hybrid-Arbeitsmodell (remote anywhere in US)
- Bezahlte Freizeit und Wellbeing-Support
