Red hat AI Specialist Solution Architect Japan, Minato 241137888
主要顧客内の幹部、データサイエンティスト、開発者、IT チームに対して、当社のバリュープロポジションを自信を持って明確に説明できる必要があります。これには、技術アーキテクチャーの説明、ビジネスバリューに関する会話、顧客向けの技術ワークショップ、AI システムの実装と設計に関するベストプラクティスの導入も含まれます。
Primary Responsibilities:
Work with the customer Account Executive, Sales Specialist, and Solution Architect to identify challenges and blockers to drive Red Hat AI within new and existing customer accounts
Plan, design, and execute AI systems with customers having the ability to architect and build data pipelines, ML pipelines, and ML training and serving approaches leveraging additional support and resources from Red Hat as required
Facilitate pre, and post-sales activities when needed, including technical deep dives, proofs of concept, “bake-offs,” internal sprints and hackathons, and development of partner vertical-specific AI solutions to drive adoption of Red Hat AI
Identify and partner with AI customer stakeholders, acting as an advocate within both their line-of-business and internal customer teams
Work closely with the AI business unit and engineering teams, providing a market feedback loop on the product and solutions
Execute community outreach and customer advocacy activities including conference speaking, blog posts, etc
主な職務内容:
顧客のアカウントエグゼクティブ、セールススペシャリスト、ソリューションアーキテクトと連携し、新規および既存の顧客内で Red Hat AI の導入を推進するうえでの課題と阻害要因を特定する
必要に応じて、Red Hat からの追加のサポートやリソースを活用し、データパイプライン、ML パイプライン、ML トレーニング、およびサービングアプローチを設計および構築する能力を持つ顧客とともに、AI システムを計画、設計、および実行する
必要に応じて、技術的な詳細調査、概念実証、ベンダー選定、社内スプリントやハッカソン、パートナーの業界固有の AI ソリューションの開発など、プリセールスおよびポストセールス活動を促進し、Red Hat AI の導入を推進する
AI の顧客の事業部門と社内チームの両方でアドボケート (支援者) としての役割を果たすステークホルダーを特定して連携する
AI 事業部およびエンジニアリングチームと緊密に連携し、製品とソリューションに関する市場フィードバックの循環を作り出す
Required Qualifications:
SME with 4+ years of hands-on experience in one of the following areas:
Machine Learning Use Case Development, including:
building AI applications (e.g., deep learning, LLM/RAG, NLP, computer vision, or pattern recognition).
Practical experience with a statistical programming language (e.g., Python), applied machine learning techniques, and using OSS frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch).
Machine Learning Operations design, including:
Previous successful experience in AI systems design, with the ability to architect and explain data pipelines, ML pipelines, and ML training and serving approaches.
Experience with CI/CD solutions in the context of MLOps and LLMOps including automation with Infrastructure as Code (IaC) solutions (e.g. Ansible).
Experience delivering technical presentations and leading business value sessions.
Executive presence with public speaking skills
必要な資格:
以下のいずれかの分野で 4 年以上の実務経験を持つ特定分野の専門家 (SME):
以下を含む機械学習のユースケース開発:
AI アプリケーションの構築 (例: ディープラーニング、LLM/RAG、NLP、コンピュータービジョン、パターン認識)。
統計プログラミング言語 (例: Python)、応用機械学習技術、および OSS フレームワーク (例: TensorFlow、PyTorch) の使用に関する実践的な経験。
以下を含む機械学習オペレーションの設計:
AI システム設計における過去の成功経験と、データパイプライン、ML パイプライン、ML トレーニング、およびサービングアプローチを設計および説明できる能力。
Infrastructure as Code (IaC) ソリューション (Ansible など) による自動化を含む、MLOps および LLMOps のコンテキストでの CI/CD ソリューションの経験。
技術的なプレゼンテーションの実施経験とビジネスバリューセッションを主導した経験。
Preferred Qualifications:
Computer Science or similar degree
Previous experience as a sales engineer, technical sales, or similar role preferably at an enterprise software company, a SaaS company, or Systems Integrator
Previous experience as an implementation consultant for AI solutions
Previous experience in Machine Learning Use Case Development and Operations experience
Industry vertical experience with Data Science projects. i.e. - expertise in FSI, medical, defense, and intelligence verticals
Community brand in volunteer tech communities like AI Users Group or open-source projects
望ましい資格:
コンピューターサイエンスまたは同等の学位
エンタープライズソフトウェア企業、SaaS 企業、またはシステムインテグレーターでのセールスエンジニア、テクニカルセールス、または同様の職務の経験
AI ソリューションの実装コンサルタントとしての経験
機械学習ユースケースの開発および運用経験
データサイエンスプロジェクトの業界経験。金融サービス、医療、防衛、インテリジェンス業界の専門知識など
AI ユーザーグループやオープンソースプロジェクトなどのボランティア技術コミュニティーにおける知名度
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