Auf einen Blick
Forward Deployed AI Engineer für Enterprise-Customer-Engagements, spezialisiert auf Technical Discovery, Solution Architecture und LLM-System-Implementation mit 75% Reiseanforderung.
💰 ~$140.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🗺️ Americas
- Production-Software-Erfahrung
- Enterprise-Customer-Facing-Fähigkeit
- Solutions-Architecture-Erfahrung
- ML/GenAI-Fundamentals
RAG
Agents
Python
Solutions Architecture
Cloud Infrastructure
Gehalt geschätzt anhand Senior IC mit Customer-Facing Solutions-Fokus und Travel-Komponente. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Engineers mit Customer-Facing-Erfahrung
- Solutions Architects mit AI-Expertise
- Enterprise-Consulting-Profis mit Code-Fähigkeiten
🚫 Weniger geeignet
- Remote-only-Kandidaten (75% Reise erforderlich)
- Ohne Enterprise-Customer-Facing-Erfahrung
- Anfänger in ML/GenAI-Systemen
💡 Gut zu wissen
- 75% Reiseanforderung ist nicht verhandelbar
- Enterprise-Engagements sind langfristig und komplex
- LLM-Systeme Erfahrung ist nicht optional
Über das Unternehmen
Ramp baut intelligente Infrastruktur für Finance-Teams, eingebettet in den Transaktionsfluss jedes Dollars, den Unternehmen ausgeben.
Deine Aufgaben
- Co-leite Customer-Engagements mit einem AI Solutions Strategist
- Technische Entdeckung, Lösungs-Design, Prototyping, Implementierung und Production-Readiness
- Übersetze Kundenzielen in klare Systemanforderungen und nicht-funktionale Anforderungen
- Arbeite direkt mit Kunden, um aktuelle Workflows, Constraints, Systeme und Adoption-Blocker zu verstehen
- Erstelle und erhalte Lösungs-Architektur-Artefakte: System-Context-Diagramme, Integration-Pläne, Security-Modelle, Evaluation-Pläne, Operational-Pläne
- Nutze Core-Ramp-Primitives zum effizienten Aufbau
- Prototypisiere und validiere Workflows mit End-Usern
- Treibe Projekte von Bootcamp bis Production-Handoff an
Deine Voraussetzungen
- Erfahrung beim Versand von Production Software in High-Ownership-Umgebungen
- Fähigkeit, direkt mit Enterprise-Kunden von Discovery bis Production-Implementierung zu arbeiten
- Erfahrung in Solutions Architecture, Technical Consulting, Forward Deployed Engineering oder Pre-Sales Engineering
- Starke Fundamentals in ML/GenAI
- Starke Coding-Fähigkeit in mindestens einem von: Python, TypeScript/JavaScript, Java, Go oder ähnlich
- Fähigkeit, sichere, skalierbare Systeme zu designen und klare technische Dokumentation zu produzieren
- Komfort bei der Arbeit über APIs, Integrationen, Data Pipelines, Customer-Systeme und Cloud-Infrastruktur
- Erfahrung mit Cloud-Architektur auf AWS, GCP oder Azure und Distributed-Systems-Patterns
- Erfahrung beim Bauen von LLM-Systemen, einschließlich RAG, Agents, Monitoring und Evals
- Reisebereitschaft bis zu ~75% je nach Project-Bedarf
