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Solution architect(sales support)
Jobbeschreibung
Solution architect(sales support)
Jobzusammenfassung
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Standort: Stockholm
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Projektrolle: Solution architect(sales support)
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Qualifizierung: Bachelor of Technology/ Engineering
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Erfahrung: 11-15 Years
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Kompetenzen: Artificial Intelligence
- Sekundäre Kompetenzen:
- GenAI Development
- Machine Learning
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Anzahl von Stellen: 1
Jobbeschreibung:
Experience: 15+ years in cloud and AI architecture design, 5+ years in software development. Technologies: Proficiency in Python, Java (and/or Golang), and Spring; expertise in AWS, Azure, Google Cloud; Kubernetesand containerization. AI Expertise: Advanced machine learning algorithms, GenAI models (e.g., GPT, BERT, DALL-E, GEMINI), NLP techniques. Big Data: Experience with Hadoop and Spark. Ethics: Knowledge of AI ethics and governance. Methodologies: Agile and Scrum project management.Desired Skills & Experience Deep knowledge of machine learning operations (MLOps) and experience in deploying, monitoring, and maintaining AI models in production environments. Proficiency in data engineering for AI, including data preprocessing, feature engineering, and pipeline creation. Expertise in AI model fine-tuning and evaluation, with a focus on improving performance for specialized tasks. Knowledgeable about AI ethics and bias mitigation, with experience in implementing strategies to ensure fair and unbiased AI solutions. Serverless Computing and Distributed Systems Deep Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch) Innovation and Emerging Technology Trends Strategic AI Vision and Roadmapping An AI Systems Architect is responsible for designing and overseeing the strategic architecture of advanced artificial intelligence solutions. This role involves creating scalable, secure, and efficient system frameworks that integrate AI models into enterprise-level applications and platforms. The architect collaborates with engineering, data science, and product teams to ensure optimal system performance, smooth deployment pipelines, and alignment with business goals. Key responsibilities include selecting appropriate technologies, guiding cloud infrastructure design, and ensuring compliance with security and governance standards. A successful AI Systems Architect combines deep technical expertise in machine learning, distributed systems, and software engineering with visionary thinking to shape cutting-edge AI ecosystems that are robust, future-proof, and intelligent.
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Wir ermutigen unsere Mitarbeitenden, Neues auszuprobieren, geben ihnen Freiraum zum Entdecken und vielfältige Möglichkeiten zur Weiterentwicklung. Gleichzeitig unterstützen wir sie mit praxisnahem Training und individuellem Coaching direkt am Arbeitsplatz. Unser Team zeichnet sich durch Begeisterung und den Willen aus, über sich hinauszuwachsen – darauf sind wir gemeinsam stolz. Diesen Teamgeist leben und feiern wir. Einige unserer Benefits finden Sie hier:
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