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KI-Ingenieur III – Hyderabad, hybrid

F5 sucht einen KI-Ingenieur III in Hyderabad zur Entwicklung generativer KI-, NLP- und Machine-Learning-Lösungen für Cybersicherheit und Unternehmensplattformen. Die Rolle umfasst selbstheilende Testautomatisierung, prädiktive Analysen, KI-Microservices und die Automatisierung operativer Workflows.

INIndienHybridVollzeitJuniorMittlere StufeKein Abschluss erforderlichErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AzureCypressFlaskJavaScriptMicroservicesNode.jsNumpyPandasPythonScikit-LearnSDLCSeleniumServiceNowTableau

Beschreibung

  • Konzeption und Bereitstellung generativer KI-Lösungen, die funktionale Anforderungen und User Stories in strukturierte Testszenarien und Abnahmekriterien umwandeln
  • Entwicklung von NLP- und Sentiment-Analyse-Pipelines für ServiceNow und Plattformen zur Kundeninteraktion
  • Entwicklung prädiktiver Machine-Learning-Modelle zur Analyse historischer Fehlerprotokolle und Identifizierung von Bereichen mit hohem Ausfallrisiko
  • Erstellung intelligenter Algorithmen zur Erkennung und Zusammenführung doppelter Testfälle in verschiedenen Repositories
  • Prototyping und Implementierung KI-gestützter Selbstheilung für fehlerhafte UI- und API-Testautomatisierungsskripte
  • Automatisierung von Azure-DevOps-Workflows, einschließlich Backlog-Klassifizierung, Weiterleitung von Arbeitselementen und Prozesstriage
  • Entwicklung von Lösungen zur Anomalieerkennung und Protokollanalyse für Dell-Boomi-Integrationen und unternehmensweite Release-Pipelines
  • Einsatz von KI und Machine Learning auf Sicherheits-Telemetriedaten zur Erkennung von Schwachstellen, Priorisierung von Risiken und Empfehlung von Abhilfemaßnahmen
  • Ergänzung von Management-Dashboards in Tableau um automatisierte Zusammenfassungen und prädiktive Erkenntnisse
  • Entwicklung, Test und Bereitstellung schlanker KI-Microservices und REST-APIs
  • Steigerung der betrieblichen Effizienz, der Governance für Datensicherheit und der technischen Exzellenz
  • Zusammenarbeit mit QA-Ingenieuren, Business-Analysten, Plattformingenieuren, Lösungsarchitekten, Teamleitern, Reporting-Teams und anderen fachübergreifenden Ingenieuren
  • Überführung komplexer betrieblicher Anwendungsfälle in KI-Prototypen und produktionsreife Pipelines

Anforderungen

  • 2–4 Jahre praktische Erfahrung in der Anwendung von KI/ML, NLP und generativer KI auf technische oder geschäftliche Problemstellungen, einschließlich einschlägiger Praktika, Abschlussprojekte oder Produktionsprojekte
  • Mindestens 7 Jahre umfassende praktische IT-Erfahrung
  • Sehr gute Python-Programmierkenntnisse
  • Vertrautheit mit Pandas, NumPy und Scikit-learn
  • Praktische Erfahrung mit generativer KI und großen Sprachmodellen über kommerzielle oder Open-Source-APIs wie GPT, Gemini, Llama oder Mistral
  • Erfahrung mit der Implementierung von Retrieval-Augmented Generation, Prompt Engineering und Vektordatenbank-Workflows unter Verwendung von Tools wie ChromaDB, FAISS, Pinecone oder Milvus
  • Verständnis von NLP-Methoden wie Embeddings, semantischer Ähnlichkeitssuche, Textklassifizierung und Entitätsextraktion
  • Praktische Erfahrung mit Selenium, Playwright oder Cypress sowie mit der Anwendung von KI/ML in der Testautomatisierung
  • Verständnis von API-Entwicklung und Microservices-Integration mit FastAPI, Flask oder Node.js
  • Verständnis der Grundlagen von SDLC, Unit-Tests, Debugging und Git-basierter Versionskontrolle
  • Ausgeprägte analytische Problemlösungskompetenz und eine strukturierte Vorgehensweise bei Experimenten und der Bewertung von Prompts
  • Bevorzugt: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science, künstlicher Intelligenz oder einem verwandten technischen Fachgebiet
  • Praktische Kenntnisse oder Erfahrung mit Salesforce, ServiceNow, Azure DevOps, Dell Boomi oder Tableau
  • Erfahrung mit Copado oder anderen Salesforce-nativen Tools für Testautomatisierung und Releases
  • Erfahrung mit Anwendungs­sicherheitsanalysen und Tools für das Schwachstellenmanagement
  • Verständnis der MLOps-Grundlagen, etwa Modellüberwachung, Optimierung der API-Latenz und Schutzmechanismen gegen Halluzinationen
  • Fähigkeit, unklare betriebliche Workflows in klare, automatisierte und KI-gestützte Lösungen zu überführen

Zusatzleistungen

  • Arbeiten in einem vielfältigen und inklusiven Arbeitsumfeld
  • Zugang zu kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Angemessene Vorkehrungen stehen Bewerberinnen und Bewerbern zur Verfügung
  • Die Organisation bietet QA as a Service, QA Automation as a Service, BA and Reporting as a Service sowie Platform and Deployment Services an

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