Citi
Citi
Citi ist ein global tätiges Banken- und Finanzdienstleistungsunternehmen, das Privatpersonen, Unternehmen, Regierungen und Institutionen betreut. Das Angebot umfasst unter anderem Privatkundengeschäft, Kreditkarten, Vermögensverwaltung, Firmenkundengeschäft und Investment Banking und wird durch Aktivitäten in mehr als 100 Ländern unterstützt. Als großer internationaler Finanzkonzern vereint Citi Teams aus den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Fintech.

Leiter/in Python Engineering, Assistant Vice President — Citi (Pune hybrid)

Leiten Sie Citis KI-Engineering in Pune und entwickeln Sie Python- und PySpark-Plattformen für Bankrisikotechnologie. Entwickeln Sie skalierbare Datenpipelines, generative KI-Agenten und Microservice-Integrationen.

Beschreibung

  • Unternehmensweite KI-Agenten architektonisch konzipieren, entwickeln und betreiben, die umfangreiche ELT- und ETL-Workloads verarbeiten
  • Generative KI-Agenten mit Google ADK und Google-Flash-2.5+-LLMs entwickeln und bereitstellen
  • Anwendungsautomatisierung, analytische Erkenntnisse, Workflow-Unterstützung und Designs mit Einbindung von Mitarbeitenden ermöglichen
  • Datenföderationsschichten für Lambda- und Data-Mesh-Architekturen erstellen und unterstützen, einschließlich Starburst-basierter Lösungen
  • Microservice-Integrationen für datenintensive Anwendungen entwickeln, bereitstellen und automatisieren
  • Cloud-native Infrastrukturen, OpenShift oder Kubernetes sowie CI/CD-Pipelines einsetzen, um skalierbare, resiliente und wartbare Systeme bereitzustellen
  • Agentische KI-Tools und Plattformen mithilfe fortgeschrittener Prompt-Engineering-Techniken verbinden
  • Datenqualität, -integrität und -sicherheit über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg schützen
  • Datenengineering-Prozesse, Standards und Arbeitsweisen durch kontinuierliche Verbesserung weiterentwickeln
  • Risiken bewerten und steuern, die Einhaltung regulatorischer Vorgaben unterstützen und Kontrollprobleme transparent kommunizieren
  • Geschäftliche Zusammenarbeit und Wachstum durch Plattformen der nächsten Generation für Daten und Analysen stärken

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung groß angelegter Anwendungen
  • Aktuelle Erfahrung mit der erforderlichen Plattform für die sichere und skalierbare Bereitstellung von KI-Agenten in Anwendungsumgebungen
  • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Leitung von Python- und PySpark-Engineering-Initiativen
  • Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau hochvolumiger ELT- und ETL-Systeme für Unternehmen mit PySpark und Databricks
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung agentischer KI mit YAML, JSON, FastAPI oder Spring Boot, Google ADK und LLM-Integrationen
  • Erfahrung mit Devin.AI oder GitHub Copilot
  • Erfahrung bei der Integration von Modellen über Plattformen wie MCP mit fortgeschrittenem Prompt Engineering
  • Erfahrung in der Entwicklung und Automatisierung von Microservice-Integrationen für datenintensive Anwendungen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python oder Scala
  • Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken
  • Umfassende Kenntnisse in Datenmodellierung, Data Warehousing, Data-Mesh-Architektur und Datenföderation
  • Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
  • Ein Masterabschluss ist von Vorteil
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Cloud-Big-Data-Plattformen wie Cloudera, Databricks, AWS, Azure oder GCP
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Angular oder React JS
  • Bevorzugt: praktische Anwendung von KI- und maschinellen Lernverfahren
  • Bevorzugt: Vertrautheit mit Docker oder Kubernetes
  • Bevorzugt: Erfahrung im Bereich der Produkte des Privatkundengeschäfts
  • Bevorzugt: einschlägige Branchenzertifizierungen

Zusatzleistungen

  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Chancengleichheit bei der Beschäftigung
  • Angemessene Vorkehrungen für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen verfügbar

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