AI Innovation Engineer, Google Cloud — Google Switzerland

Description complète

Dans la plupart des cas, ce poste exige des entrevues en personne dans le cadre du processus d'embauche. Remarque: En postulant à ce poste, vous aurez la possibilité de partager votre lieu de travail préféré parmi les suivants: Francfort-sur-le-Main, Allemagne

• Zurich, Suisse
• Munich, Allemagne
• Londres, Royaume-Uni.

Titres minimums

• Baccalauréat en informatique, domaine connexe ou expérience pratique équivalente.
• 8 ans d'expérience en ingénierie de logiciels ou de données, y compris un ou plusieurs langages de programmation (p. ex. Python, Go, Java), et avec des modèles de conception, des cadres de test et la conception de contrats API.
• Expérience à l'aide de méthodologies d'apprentissage automatique (apprentissage profond, apprentissage renforcé), identification des modèles, sélection et opérations d'IA (p. ex. surveillance des modèles).
• Expérience de l'utilisation de l'IA Generative et de l'orchestration agentique en utilisant des cadres (p. ex. LangChain, CrewAI ou Vertex AI Agent Builder) et des bases de données vectorielles.

Qualifications privilégiées

• Expérience des services financiers, ainsi que de la compensation, du règlement ou de la garde réglementaires et opérationnelles.
• Expérience des pratiques réglementaires de l'ISF et de la résidence des données, du cryptage au repos/transit (CMEK) et des exigences de « l'IA expliquable » dans le secteur bancaire.
• Expérience de la modélisation des données relationnelles, NoSQL et de la modélisation des données analytiques (Star Schema, Data Vault).
• Expérience en BigQuery, Vertex AI, Dataflow, et Pub/Sub avec une capacité à conduire la phase de découverte, passant d'un problème d'affaires vague à un document d'exigence de produit structuré (PRD) et une démonstration technique de travail.
• Expérience de travail dans une culture DevOps à haute maturité (p. ex. développement basé sur le tronc, essais automatisés, déploiements bleu/vert).

Sur le travail Dans ce rôle, vous accélérerez la valeur client et augmenterez l'adoption en offrant des solutions innovantes, répétables et prêtes à l'entreprise axées sur la valeur opérationnelle. Faites de Google Cloud le choix préféré des clients en fournissant les solutions les plus rentables et pertinentes de l'industrie. Google Cloud accélère la capacité de chaque organisation à transformer numériquement ses affaires et son industrie. Nous fournissons des solutions de qualité entreprise qui tirent parti de la technologie de pointe de Google, et des outils qui aident les développeurs à construire plus durablement. Les clients de plus de 200 pays et territoires se tournent vers Google Cloud en tant que partenaire de confiance pour favoriser la croissance et résoudre leurs problèmes commerciaux les plus critiques. La rémunération individuelle est déterminée par des facteurs tels que les compétences professionnelles, l'expérience et les études ou la formation pertinentes.

Allemagne: 150000€ - 153000€ (EUR) + 20% de bonus + capitaux propres + avantages

En savoir plus sur les avantages chez Google . Responsabilités

• Concevoir et construire des workflows d'agents autonomes en utilisant des technologies d'apprentissage automatique et d'IA génériques dans le cadre d'un workflow d'agents totalement autonome ou humain dans la boucle.
• Établir un partenariat avec les chefs de file du client (utilisateur d'affaires) pour identifier les cas d'utilisation d'IA à impact élevé. Traduire ces documents en documents d'exigence de produit (DPR), en définissant clairement les parcours critiques des utilisateurs (CUJ) et les mesures de succès.
• Évaluer et intégrer les solutions d'IA avec les bases de données modernes, y compris les bases de données relationnelles, les data lake houses et les architectures de streaming en temps réel.
• Assurez-vous que tous les prototypes sont construits avec un état d'esprit "production-première". Mettre en place des pipelines de base CI/CD et utiliser l'infrastructure comme code (IaC) (p. ex. Terraform) pour s'assurer que les environnements sont reproductibles et sécurisés.
• Créer des guides techniques clairs afin d'assurer une transmission transparente de l'épreuve de conception (POC) aux équipes d'ingénierie.