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Brillio ist ein Technologieberatungsunternehmen, das Organisationen bei der digitalen Transformation in den Bereichen Gesundheitswesen, Versicherungen, Logistik, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und Medien, Biowissenschaften sowie Einzelhandel unterstützt. Das Leistungsspektrum umfasst Kundenerlebnis, Daten und künstliche Intelligenz, generative künstliche Intelligenz, Produkt- und Plattformentwicklung sowie Infrastruktur, Cloud und Sicherheit. Brillio verbindet technisches Know-how mit Branchenkenntnissen, um digitale Produkte zu entwickeln und technologische Umgebungen zu modernisieren. So unterstützt das Unternehmen seine Kunden dabei, auf sich verändernde Markt- und Technologieanforderungen zu reagieren.
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Senior Data-Science-Leitung – KI/ML und LLM | Brillio | Hybrid Indien

Leiten Sie bei Brillio unternehmensweite KI-Initiativen und entwickeln Sie LLM-Anwendungen, agentische Systeme sowie produktive Lösungen für maschinelles Lernen. Treiben Sie Databricks, MLOps, LLMOps und die cloudbasierte Bereitstellung von Modellen in einer hybriden Position in Indien voran.

INIndienHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSAzureCloudGoogle Cloud PlatformPythonSQLUnity

Beschreibung

  • Konzipieren und liefern Sie fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, einschließlich LLM-Anwendungen und agentischer Systeme, die komplexe Geschäftsprobleme lösen und messbare Ergebnisse erzielen.
  • Leiten Sie die Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb hochverfügbarer, skalierbarer KI/ML- und GenAI-Modelle auf Azure, AWS oder GCP.
  • Entwickeln und optimieren Sie KI-Agenten und autonome Workflows mit robustem Gedächtnis, Kontextmanagement und Multi-Agenten-Architekturen.
  • Leiten Sie unternehmensweite KI/ML-Workloads in Databricks unter Einsatz von AI Agents, Model Serving, Vector Search, MLflow und Unity Catalog.
  • Etablieren Sie MLOps- und LLMOps-Praktiken für CI/CD, das Management des Modelllebenszyklus, die Experimentverfolgung, Evaluierung und Überwachung.
  • Entwickeln und implementieren Sie RAG-Architekturen, Embeddings, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und Frameworks zur LLM-Evaluierung.
  • Wenden Sie KI-Sicherheit, verantwortungsvolle KI, Datenschutz und Schutzmechanismen an, um Halluzinationen, Prompt Injection und andere GenAI-Risiken zu bewältigen.
  • Mentoren Sie Ingenieurinnen und Ingenieure und geben Sie technische Orientierung, während Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um skalierbare KI-Lösungen auf Unternehmensniveau bereitzustellen.

Anforderungen

  • Mindestens acht Jahre Erfahrung in KI/ML-Engineering, maschinellem Lernen, Data Science, Softwareentwicklung oder einem verwandten Bereich.
  • Fortgeschrittene praktische Programmiererfahrung mit Python.
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit großen strukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
  • Ausgeprägte praktische Kenntnisse der Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz.
  • Praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von LLM-Anwendungen.
  • Expertise in agentischer KI, einschließlich Orchestrierung, autonomer Workflows, Tool- oder Function-Calling, Planung, Aufgabenzerlegung, Gedächtnis und Kontextmanagement.
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit Databricks AI Agents und dem gesamten Databricks-Ökosystem.
  • Erfahrung mit MLOps und LLMOps, einschließlich CI/CD, Management des Modelllebenszyklus, Experimentverfolgung und Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
  • Nachgewiesene Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von KI/ML- oder GenAI-Modellen und -Anwendungen auf Azure, AWS oder GCP.
  • Expertise in RAG-Architekturen, Embeddings, Vektordatenbanken oder Vektorsuche, Prompt Engineering und LLM-Evaluierung.
  • Sehr gute Kenntnisse von LLM- und GenAI-Frameworks oder Orchestrierungstools wie LangChain, LangGraph, Semantic Kernel oder vergleichbaren Technologien.
  • Ein Bachelorabschluss in Informatik, Data Science, künstlicher Intelligenz, Informationstechnologie oder einer eng verwandten Fachrichtung ist wünschenswert, aber nicht erforderlich.
  • Zertifizierungen in maschinellem Lernen, KI-Engineering, Data Science, Cloud-Plattformen oder MLOps sind wünschenswert, aber nicht erforderlich.

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