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Huron ist ein global tätiges Beratungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, komplexe geschäftliche Herausforderungen mit Leistungen in den Bereichen Strategie, Operations, Beratung, Digitales, Technologie und Analytics zu bewältigen. Das Unternehmen ist in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung, Energie und Finanzdienstleistungen tätig und bietet maßgeschneiderte Unterstützung unter anderem bei Managed Services, Outsourcing und Führungskräfteentwicklung. Huron vereint Spezialisten, die sich auf praxisnahe Lösungen mit großer Wirkung für die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden konzentrieren, und ist damit für Fachkräfte interessant, die sich für Beratung, Transformation und datenbasiertes organisatorisches Wachstum interessieren.
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KI-Ingenieur: Generative KI und RAG – Huron, Bangalore (hybrid)

Entwickle für Huron Lösungen für maschinelles Lernen, generative KI und Retrieval-Augmented Generation. Gestalte agentische Anwendungen, Cloud-KI-Pipelines, APIs und produktive Systeme.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerFlaskPythonPyTorchScikit-LearnTensorFlow

Beschreibung

  • Entwickle KI-Systeme mit Methoden des maschinellen Lernens und generativer KI, darunter Prompt Engineering, Fine-Tuning, Embeddings und RAG.
  • Baue intelligente Anwendungen und agentische Systeme mit Tools wie LangChain, LangGraph, AutoGen oder CrewAI.
  • Entwirf und implementiere vollständige RAG-Pipelines – von der Dokumentaufnahme und Aufteilung in Abschnitte bis hin zu Vektorindizierung, hybrider Suche und kontextbezogenen Antworten.
  • Erstelle modulare, dokumentierte APIs und Servicekomponenten mit FastAPI, Flask oder ähnlichen Frameworks.
  • Entwickle und verwalte KI-Pipelines für Aufnahme, Transformation, Validierung, Training, Inferenz, Bereitstellung und Wissensabruf.
  • Nutze KI- und Machine-Learning-Dienste von AWS und Azure für Entwicklung und Bereitstellung.
  • Richte Monitoring und Evaluation für Modellgenauigkeit, Drift, Abrufqualität, Grounding, Zuverlässigkeit und Aufgabenplanung ein.
  • Verbessere produktive RAG-Systeme hinsichtlich Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Kosten und Antwortqualität.
  • Arbeite mit Softwareentwicklern, Data Scientists, Lösungsarchitekten und Geschäftsbeteiligten an der Lösungsplanung und Übergabe in den Produktivbetrieb.
  • Wirke an Experimenten, Machbarkeitsnachweisen, Pilotprojekten und skalierbaren Implementierungen mit.
  • Verfolge Entwicklungen bei generativer KI, KI-Agenten, Orchestrierungs-Frameworks, RAG-Evaluation und kontinuierlicher Verbesserung.

Anforderungen

  • Bring 4–6 Jahre praktische Erfahrung in der KI-/ML-Entwicklung oder im Engineering intelligenter Anwendungen mit.
  • Verfüge über fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit modernen KI-/ML-Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch, TensorFlow oder OpenAI-APIs.
  • Habe RAG-Systeme mit Embeddings, Vektordatenbanken wie FAISS, Pinecone, Chroma oder Azure AI Search sowie Methoden zur Retrieval-Optimierung konzipiert und produktiv eingesetzt.
  • Habe APIs oder Backend-Services mit FastAPI, Flask oder vergleichbaren Frameworks entwickelt.
  • Sei mit Agenten-Frameworks wie LangGraph oder AutoGen und Mustern zur Orchestrierung mehrerer Agenten vertraut.
  • Kenne Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure sowie Container-Tools wie Docker.
  • Bring praktische Erfahrung mit Cloud-ML-Plattformen wie Azure Machine Learning, AWS SageMaker oder KI-/ML-Diensten von Google mit.
  • Habe einen Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Erfahrung mit Orchestrierungsstandards oder -Tools wie MCP oder Protokollen für das Agenten-Routing ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit MLOps-Pipelines, CI/CD für die Bereitstellung von Modellen, RAG-Evaluationstools wie RAGAS oder Modellüberwachung ist von Vorteil.
  • Kenntnisse in der Evaluation von KI-Systemen, Observability, Tests der Prompt-Leistung und Grounding-Validierung sind von Vorteil.
  • Kann funktionsübergreifend zusammenarbeiten, mehrere Projekte koordinieren und mit technischem wie nichttechnischem Publikum kommunizieren.
  • Cloud-Zertifizierungen für KI-/ML-Dienste von Azure, AWS oder Google Cloud sind von Vorteil.

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