Deine Aufgabe
Wir suchen einen erfahrenen AI Lead Engineer, der das Design, die Architektur und die Bereitstellung von unternehmensweiten KI-Lösungen vorantreibt, die Generative AI, Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic AI Frameworks nutzen. Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Software-Engineering-Hintergrund kombiniert mit Expertise in KI-Lösungsdesign, KI-Agenten-Orchestrierung, Cloud-Plattformen und modernen MLOps-Praktiken. Diese Rolle erfordert 10-15+ Jahre Erfahrung, davon 3-5+ Jahre in AI/ML, Generative AI oder Agentic AI Solutions. Diese Position ist in Pune oder Hyderabad angesiedelt.
Hauptaufgaben
- Leitung des Designs, der Architektur und der Implementierung von AI/GenAI-Lösungen
- Aufbau und Bereitstellung skalierbarer LLM-basierter Anwendungen und RAG-Systeme
- Design und Implementierung von Agentic AI und Multi-Agent-Systemen für Geschäftsautomatisierung und Intelligence
- Definition von Enterprise-KI-Architektur, Governance, Sicherheit und Best Practices
- Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Produktteams und Engineering-Teams zur Bereitstellung von KI-Lösungen
- Mentoring von Entwicklungsteams und Vorantreiben von KI-Innovationsinitiativen
- Bewertung aufkommender KI-Technologien und Empfehlung von Adoptionsstrategien
Dein Profil
Wir suchen einen erfahrenen AI Lead Engineer mit 10-15+ Jahren Berufserfahrung, davon 3-5+ Jahre im Bereich AI/ML, Generative AI oder Agentic AI Solutions. Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Software-Engineering-Hintergrund kombiniert mit Expertise in AI-Lösungsdesign, AI-Agent-Orchestrierung, Cloud-Plattformen und modernen MLOps-Praktiken.
Muss-Kriterien
- 10-15+ Jahre Berufserfahrung
- 3-5+ Jahre Erfahrung im Bereich AI/ML, Generative AI oder Agentic AI Solutions
- Ausgeprägte Expertise in AI Solution Architecture und Design
- Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python
- Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Temporal
- Expertise in Generative AI
- Expertise in Large Language Models (LLMs)
- Expertise in Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Expertise in Vector Databases
- Expertise in AI Agents und Multi-Agent Systems
- Praktische Erfahrung mit LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, LangGraph, CrewAI, AutoGen oder ähnlichen Frameworks
- Fundiertes Verständnis von Prompt Engineering
- Fundiertes Verständnis von Fine-Tuning
- Fundiertes Verständnis von Embeddings
- Fundiertes Verständnis von RAG Optimization
- Erfahrung mit Azure OpenAI, OpenAI GPT Models, Claude, Gemini, Llama, Mistral oder gleichwertigen Foundation Models
- Kenntnisse im Model Context Protocol (MCP)
- Kenntnisse in Tool Calling
- Kenntnisse in Function Calling
- Kenntnisse in Agent Orchestration
- Erfahrung mit Pinecone, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, FAISS, Azure AI Search oder ähnlichen Vector Databases
- Erfahrung mit Azure AI Services, Azure OpenAI, AWS AI/ML Services oder Google Vertex AI
- Fundiertes Verständnis von MLOps/LLMOps-Praktiken mit MLflow, Kubeflow, Databricks, Azure ML usw.
- Erfahrung mit APIs und Microservices
- Erfahrung mit Docker
- Erfahrung mit Kubernetes
- Erfahrung mit Cloud-Native-Architekturen
- Kenntnisse in SQL-Datenbanken
- Kenntnisse in NoSQL-Datenbanken
- Kenntnisse in Data-Engineering-Konzepten
- Erfahrung mit AI-Monitoring, Observability, Evaluation Frameworks und Governance-Praktiken
Von Vorteil
- Erfahrung mit TensorFlow
- Erfahrung mit PyTorch
- Erfahrung mit Scikit-learn
- Erfahrung in GraphRAG
- Erfahrung in Knowledge Graphs
- Erfahrung in Enterprise-Search-Lösungen
- Kenntnisse in AI Governance
- Kenntnisse in Compliance-Praktiken
- Kenntnisse in Responsible AI-Praktiken
- Erfahrung in der Leitung von AI-Transformationsinitiativen
- Erfahrung mit kundenorientierten Projekten
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T-Systems India spielt eine Schlüsselrolle in dieser globalen Vision, indem integrierte End-to-End-IT-Lösungen und branchenspezifische Software bereitgestellt werden, um die Transformation in verschiedenen Branchen voranzutreiben, darunter Automotive, Fertigung, Logistik, Transport, Gesundheitswesen und der öffentliche Sektor.
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