Forward Deployed Engineer V, GenAI, Google Cloud

Technology, Data & Digital · Data, AI & Analytics · Data Engineering · Machine Learning · Software Engineering

In short

Als Forward Deployed Engineer V, GenAI im Google Cloud Data Cloud Team sind Sie ein integraler Bestandteil der Entwicklung von Datenplattformen für KI-Angebote. Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen, um komplexe Daten- und ML-Lösungen von der Konzeption bis zur Produktion auf Google Cloud zu bringen und zu optimieren. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Erstellen und Bereitstellen von Produktionsdaten- und ML-Workloads, das Trainieren und Bewerten von Modellen sowie die Migration von Workloads, um die Leistung und Kosteneffizienz für Kunden zu verbessern.

Responsibilities

Erstellen und Bereitstellen von Produktionsdaten- und ML-Workloads mit Kunden unter Verwendung von PySpark, SQL und Python auf BigQuery, Managed Spark, Spanner und AlloyDB.
Präsentieren von funktionierenden Proofs mit Kundendaten, einschließlich der Anonymisierung sensibler Daten.
Aufbauen der Datenfundamente für agentenbasierte Lösungen, einschließlich Lakehouse-Architekturen, Metadaten, semantischem Kontext und Zugriffskontrollen.
Trainieren, Bewerten und Bereitstellen von ML- und Agentenkomponenten zur Verbesserung von Geschäftsmetriken von Kunden, einschließlich Evaluierung und Überwachung.
Refaktorieren und Migrieren von kostenintensiven Analyse-, Spark- und operativen Datenbank-Workloads von anderen Plattformen auf Google Cloud-Engines mit gemessenen Preis-Leistungs-Ergebnissen.

Requirements

Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
2 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering, Solution Architecture, Machine Learning oder technischer Beratung, einschließlich Programmiererfahrung in Python und SQL.
Erfahrung mit Data Cloud-Ökosystemprodukten, -technologien oder -sprachen (z. B. Apache Spark, PySpark, BigQuery, Spanner, Data Catalog und AlloyDB).
Erfahrung mit der Entwicklung von produktionsreifen Data Cloud-Lösungen von der Konzeption bis zur Markteinführung, einschließlich der Architektur von Datensystemen auf Cloud-Plattformen (z. B. GCP) und dem Aufbau strukturierter/unstrukturierter Pipelines.
Erfahrung im Trainieren, Bewerten und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen in der Produktion.
Fließende Englischkenntnisse.

Desired Qualifications

Erfahrung in der Implementierung von Multi-Agenten-Systemen unter Verwendung von Frameworks (z. B. LangGraph, CrewAI, ADK) und komplexen Mustern (z. B. ReAct, Self-Reflection, Hierarchical Delegation).
Erfahrung in der Prompt-Entwicklung, Modellbewertung und kreativen Anwendung von KI.
Erfahrung im Aufbau von Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLM) über Unternehmensdaten (z. B. Gemini, Agents, RAG, Vector Search) und deren Bewertung hinsichtlich Qualität, Latenz und Kosten.
Erfahrung bei der Migration von Analyse-, Spark- oder Datenbank-Workloads zwischen Plattformen mit gemessenen Kosten- oder Leistungsergebnissen.
Kenntnisse von LLM-nativen Metriken (z. B. Tokens/Sekunde, Kosten pro Anfrage) und Techniken zur Optimierung der Zustandsverwaltung und granularer Nachverfolgung.

Benefits

Möglichkeit, an vorderster Front der KI-Revolution zu arbeiten und Unternehmen weltweit zu unterstützen.
Zugang zum fortschrittlichsten KI-Portfolio von Google, einschließlich Gemini-Modellen und der Vertex AI-Plattform.
Kollaborative Kultur mit direktem Zugang zu den Ingenieur- und Forschungsteams von DeepMind.
Möglichkeit, Kundenherausforderungen zu lösen und die neue Ära der Cloud mitzugestalten.

Skills

PythonSQLApache SparkPySparkBigQuerySpannerData CatalogAlloyDBLangGraphCrewAIGeminiRAGVector Search

#GenAI#Google Cloud#Data Cloud#Machine Learning#Agentic AI

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