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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungGesundheitswesenLogistik
Quantiphi ist ein auf künstliche Intelligenz spezialisiertes Digital-Engineering-Unternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, künstliche Intelligenz, Daten- und Cloud-Technologien auf komplexe geschäftliche Herausforderungen anzuwenden. Das 2013 gegründete Unternehmen verbindet Beratungs- und Engineering-Kompetenzen, um skalierbare KI-Anwendungen zu entwickeln, Datenanalysekapazitäten aufzubauen, Cloud-Infrastrukturen zu modernisieren und maßgeschneiderte Implementierungen umzusetzen. Seine Arbeit unterstützt Organisationen unter anderem in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen, Bildung, Einzelhandel und Logistik. Zu den Technologiepartnerschaften zählen AWS, Google Cloud und NVIDIA. Die Teams von Quantiphi konzentrieren sich darauf, fortschrittliche Technologien in praxisnahe Lösungen für die digitale Transformation von Unternehmen zu überführen.
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Senior Machine-Learning-Engineer bei Quantiphi – Mumbai vor Ort

Leite bei Quantiphi die Entwicklung und Umsetzung skalierbarer Lösungen für maschinelles Lernen, LLMs und konversationelle KI. Entwickle Agenten-Frameworks, MLOps-Funktionen und in AWS integrierte Lösungen.

INIndienVor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudPythonScikit-Learn

Beschreibung

  • Entwirf, entwickle und implementiere skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen in den Bereichen traditionelles ML, LLMs und konversationelle KI.
  • Verantworte den gesamten ML- und KI-Lebenszyklus – von Datenaufbereitung und Feature Engineering über Modellentwicklung und -validierung bis hin zu Bereitstellung und Monitoring.
  • Erstelle produktionsreife Agenten-Frameworks mit Tool-Aufrufen und koordinierten Multi-Agenten-Workflows.
  • Wende MLOps-Praktiken auf Systeme für maschinelles Lernen und LLM-basierte Systeme an.
  • Entwickle zuverlässige REST-APIs, die ML- und konversationelle-KI-Lösungen mit Unternehmensanwendungen und externen Diensten verbinden.
  • Baue skalierbare Funktionen für Konversationsanalysen und Observability von KI-Systemen auf.
  • Arbeite mit Data Scientists, Data Engineers, Produktmanagern und Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen in skalierbare ML- und KI-Lösungen zu überführen.
  • Architektiere LLM-gestützte Lösungen und leite die Entwicklung von Agenten-Frameworks auf AWS-Infrastruktur.

Anforderungen

  • 4–7 Jahre Berufserfahrung.
  • Nachweisliche Erfahrung in der Architektur, Entwicklung und Bereitstellung groß angelegter ML-Lösungen, einschließlich traditionellem maschinellem Lernen und LLM-basierter konversationeller KI.
  • Erfahrung in der Verwaltung des gesamten ML- und KI-Lebenszyklus, einschließlich Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modellentwicklung, Validierung, Bereitstellung und Monitoring.
  • Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Agenten-Frameworks, Tool-Calling-Workflows und der Koordination mehrerer Agenten.
  • MLOps-Kenntnisse für Bereitstellung, Monitoring und Optimierung von ML- und LLM-Systemen.
  • Fundierte Kenntnisse in Regression, Entscheidungsbäumen, SVMs, Ensemble-Methoden, Clustering, Datenvorverarbeitung, Feature-Auswahl und statistischer Modellierung.
  • Fortgeschrittenes Verständnis von Prompt Engineering, Kontextoptimierung, Vorgehensweisen beim Schlussfolgern von Agenten, RAG, Vektordatenbanken und semantischer Suche.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain und CrewAI.
  • Erfahrung in der Entwicklung robuster REST-APIs für ML-Modelle und Anwendungen für konversationelle KI.
  • Erfahrung mit AWS-Diensten wie SageMaker und Bedrock.
  • Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Frameworks für Konversationsanalysen und KI-Observability.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Problemlösung, Kommunikation und Stakeholder-Management.
  • Erfahrung mit dem Model Context Protocol (MCP) oder vergleichbaren Standards für die Kommunikation zwischen Agenten ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit der Automatisierung von Kundensupport oder Technologien für Contact Center ist von Vorteil.
  • Cloud-KI-Zertifizierungen wie AWS ML Specialty, Azure AI Engineer oder Google Cloud ML Engineer sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Ein Arbeitsplatz, der Transparenz, Vielfalt, Integrität, Lernen und berufliche Entwicklung in den Mittelpunkt stellt.
  • Ein Umfeld, das Innovation sowie berufliches und persönliches Wachstum unterstützt.

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