Senior Staff Forward Deployed Engineer, GenAI, Google Cloud - Google Careers

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X In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Vorstellungsgespräche als Teil des Einstellungsprozesses.

Mindestqualifikationen: ###

• Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, einem verwandten Bereich oder gleichwertiger praktischer Erfahrung.
• 8 Jahre Erfahrung in Cloud Computing oder einer technischen, kundenorientierten Rolle.
• Erfahrung in der Überführung von KI-gesteuerten Lösungen in Produktionsreife von der Konzeption bis zur Einführung sowie in der Architektur von KI-Systemen auf Cloud-Plattformen (z. B. Google Cloud Platform (GCP)).
• Erfahrung im Aufbau von Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten unter Verwendung von Vektordatenbanken sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ähnlichen Architekturen zur Unterstützung von Enterprise-KI-Lösungen.
• Erfahrung in der Leitung technischer Discovery-Sessions.

Bevorzugte Qualifikationen: ###

• Master-Abschluss oder PhD in KI, Informatik oder einem verwandten technischen Bereich.
• 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, hierarchische Delegation).
• Erfahrung in der Identifizierung von Geschäftsproblemen und der Übersetzung von Hardware-/KI-Einschränkungen für C-Level-Führungskräfte und technische Teams.
• Erfahrung in der Beeinflussung und Steuerung von Ergebnissen mit funktionsübergreifenden Teams bei Projekten von hoher Komplexität sowie großem Umfang und Maßstab.
• Erfahrung in der Durchführung von Discovery-Interviews zur Identifizierung von Geschäftsproblemen und zur Übersetzung von Hardware-/KI-Einschränkungen für C-Level-Führungskräfte und technische Teams.
• Kenntnisse von „LLM-nativen“ Metriken (z. B. tokens/sec, cost-per-request) und Techniken zur Optimierung des State-Managements und des granularen Tracing.

Über den Job ###

Als GenAI Forward Deployed Engineer (FDE) bei Google Cloud sind Sie ein eingebetteter Entwickler, der die Lücke zwischen bahnbrechenden KI-Produkten und der Produktionsrealität bei Kunden schließt. Im Gegensatz zu traditionellen Beratungsrollen fungieren Sie als „Innovator-Builder“, der über die High-Level-Architektur hinausgeht, um Code zu schreiben, zu debuggen und maßgeschneiderte agentische Lösungen direkt in der Umgebung des Kunden gemeinsam zu implementieren. Ihre Rolle ist für Ingenieure mit hoher Eigenverantwortung und einem Gründer-Mindset konzipiert, da Sie Hindernisse für die Produktion angehen werden, einschließlich der Lösung von Integrationskomplexitäten, Problemen bei der Datenbereitschaft und Herausforderungen beim State-Management, die verhindern, dass KI die Enterprise-Reife erreicht. Durch die Einbettung in strategische Accounts erfüllen Sie einen doppelten Zweck: Sie bieten ein „White Glove“-Deployment komplexer KI-Systeme an und fungieren als kritische Feedbackschleife, die Erkenntnisse aus der Praxis in die zukünftige Produkt-Roadmap von Google Cloud transformiert.

Es ist eine aufregende Zeit, dem Go-To-Market-Team von Google Cloud beizutreten und die KI-Revolution für Unternehmen weltweit anzuführen. Sie werden exzellente Arbeit leisten, indem Sie die Markenrelevanz von Google nutzen – ein Vermächtnis, das auf der Erfindung grundlegender Technologien und deren nachgewiesener Skalierbarkeit basiert. Wir bieten Ihnen das weltweit fortschrittlichste KI-Portfolio, einschließlich bahnbrechender Gemini-Modelle, und die vollständige Vertex AI Plattform, um Ihnen bei der Lösung von Geschäftsproblemen zu helfen. Wir pflegen eine kollaborative Kultur mit direktem Zugang zu den Ingenieurs- und Forschungsköpfen von DeepMind, was Sie befähigt, Kundenherausforderungen zu lösen. Schließen Sie sich uns an, um der Katalysator für unsere Mission zu sein, den Kundenerfolg voranzutreiben und die neue Cloud-Ära zu definieren – der Markt gehört Ihnen.

Verantwortlichkeiten ###

• Dienen als Entwickler für komplexe KI-Anwendungen, wobei der Übergang von Rapid Prototypen zu produktionsreifen agentischen Workflows (z. B. Multi-Agenten-Systeme, Model Context Protocol (MCP) Server) erfolgt, die einen messbaren Return on Investment (ROI) erzielen.
• Architektur und Codierung des „Bindegewebes“ zwischen den KI-Produkten von Google und der Live-Infrastruktur des Kunden, einschließlich APIs, Legacy-Datensilos und Sicherheitsperimetern als Teil eines Expertenteams.
• Aufbau von hochperformanten Evaluierungs-Pipelines und Observability-Frameworks, um sicherzustellen, dass agentische Systeme die strengen Anforderungen an Genauigkeit, Sicherheit und Latenz erfüllen.
• Identifizierung von wiederholbaren Feldmustern und Reibungspunkten im KI-Stack von Google und deren Umwandlung in wiederverwendbare Module oder formale Produktfunktionsanfragen für die Engineering-Teams.
• Gemeinsame Entwicklung mit den Engineering-Teams der Kunden, um Google-konforme Entwicklungspraktiken zu etablieren und so den langfristigen Projekterfolg und eine hohe Endnutzer-Adoption sicherzustellen.