Senior AI Engineer, Mexiko (Remote)
Jeeves
Leite die Entwicklung produktiver LLM-Workflows für Jeeves’ Stablecoin-basierte Banking-Plattform. Entwickle zuverlässige, evaluierte KI-Systeme für Finanzprozesse in Unternehmen.
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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.
Leitung Python Engineering (Assistant Vice President) – Pune, hybrid
Leiten Sie das Engineering mit Python, PySpark und generativer KI für Citibanks Technologieplattformen im Bankrisikobereich. Entwickeln Sie skalierbare Datenpipelines, Microservices und KI-Agenten für Unternehmensanwendungen.
Beschreibung
- Entwerfen und warten Sie skalierbare KI-Agenten zur Unterstützung umfangreicher ELT- und ETL-Workloads
- Erstellen und implementieren Sie generative KI-Agenten mit Google ADK und Google-Flash-2.5+-LLMs
- Ermöglichen Sie Anwendungsautomatisierung, Dateneinblicke, Workflow-Unterstützung und Designs mit Einbindung des Menschen
- Entwickeln Sie Datenföderationsschichten für Lambda- und Data-Mesh-Architekturen mit Tools wie Starburst
- Entwickeln, implementieren und automatisieren Sie Microservice-Integrationen für datenintensive Systeme
- Setzen Sie cloudnative Infrastrukturen, OpenShift oder Kubernetes sowie CI/CD-Pipelines ein, um Skalierbarkeit, Resilienz und Wartbarkeit zu verbessern
- Verbinden Sie agentische KI-Tools und Plattformen mithilfe fortgeschrittener Prompt-Engineering-Techniken
- Schützen Sie Datenqualität, -integrität und -sicherheit über den gesamten Datenlebenszyklus
- Entwickeln Sie Praktiken, Standards und Betriebsprozesse im Data Engineering weiter
- Steuern Sie Technologierisiken, unterstützen Sie die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und schützen Sie Citi, seine Kunden und Vermögenswerte
Anforderungen
- Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung groß angelegter Anwendungen, einschließlich aktueller praktischer Erfahrung bei der Implementierung sicherer, skalierbarer KI-Agenten in Anwendungen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Leitung von Python- und PySpark-Engineering für unternehmensweite ELT- und ETL-Workloads mit PySpark und Databricks
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung agentischer KI mit YAML, JSON, FastAPI oder Spring Boot, Google ADK, LLM-Integrationen, Devin.AI oder GitHub Copilot sowie Plattformen wie MCP und fortgeschrittenen Prompt-Engineering-Kenntnissen
- Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung und Automatisierung von Microservice-Integrationen für datenintensive Anwendungen
- Beherrschung von Python oder Scala
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken
- Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Data Warehousing, Data-Mesh-Architektur und Datenföderation
- Erfahrung mit cloudbasierten Big-Data-Plattformen einschließlich Cloudera, Databricks, AWS, Azure oder GCP
- Erfahrung mit Frontend-Technologien wie Angular oder React JS
- Praktische Erfahrung bei der Anwendung von KI- und Machine-Learning-Techniken auf Geschäftsprobleme
- Kenntnisse in Docker und Kubernetes
- Erfahrung im Data Engineering für Produkte im Privatkundengeschäft
- Einschlägige Branchenzertifizierungen sind von Vorteil
- Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
- Ein Masterabschluss ist von Vorteil
Zusatzleistungen
- Beschäftigung ohne Diskriminierung und mit gleichen Chancen
- Angemessene Vorkehrungen für Menschen mit Behinderungen sind verfügbar
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