
Pythonエンジニアリングリード、アシスタントバイスプレジデント—シティ(プネー・ハイブリッド勤務)
プネーでシティのAIエンジニアリングを主導し、銀行リスク技術向けのPythonおよびPySparkプラットフォームを構築します。 スケーラブルなデータパイプライン、生成AIエージェント、マイクロサービス統合を開発します。
仕事内容
- 大規模なELTおよびETLワークロードを処理するエンタープライズAIエージェントを設計、構築、保守する
- Google ADKとGoogle Flash 2.5+ LLMを使用して生成AIエージェントを開発、デプロイする
- アプリケーション自動化、分析的インサイト、ワークフロー支援、人間参加型の設計を実現する
- LambdaおよびData Meshアーキテクチャ向けのデータフェデレーション層を作成、サポートする(Starburstベースのソリューションを含む)
- データ集約型アプリケーション向けのマイクロサービス統合を開発、デプロイ、自動化する
- クラウドネイティブインフラストラクチャ、OpenShiftまたはKubernetes、CI/CDパイプラインを適用し、スケーラブルでレジリエントかつ保守性の高いシステムを提供する
- 高度なプロンプトエンジニアリング技術を用いてエージェント型AIツールとプラットフォームを接続する
- データライフサイクル全体にわたりデータの品質、完全性、セキュリティを保護する
- 継続的改善を通じてデータエンジニアリングのプロセス、標準、業務慣行を向上させる
- リスクを評価、管理し、規制遵守を支援し、統制上の問題を透明性をもって伝達する
- 次世代のデータおよび分析プラットフォームを通じてビジネスとの連携と成長を強化する
応募要件
- 大規模アプリケーションの開発経験8年以上
- AIエージェントをアプリケーション環境に安全かつスケーラブルにデプロイするために必要なプラットフォームの直近の経験
- PythonおよびPySparkのエンジニアリング施策をリードした経験5年以上
- PySparkとDatabricksを使用した高ボリュームのエンタープライズELTおよびETLシステム構築の実績
- YAML、JSON、FastAPIまたはSpring Boot、Google ADK、LLM統合を用いたエージェント型AI開発の実務経験
- Devin.AIまたはGitHub Copilotの使用経験
- MCPなどのプラットフォームを介したモデル統合と高度なプロンプトエンジニアリングの経験
- データ集約型アプリケーション向けのマイクロサービス統合を開発、自動化した経験
- PythonまたはScalaに精通していること
- 優れたSQLスキルとリレーショナルデータベースの実務経験
- データモデリング、データウェアハウス、Data Meshアーキテクチャ、データフェデレーションに関する深い知識
- コンピューターサイエンス、工学、または関連分野の学士号
- 修士号があれば尚可
- 優遇:Cloudera、Databricks、AWS、Azure、GCPなどのクラウドビッグデータプラットフォームの経験
- 優遇:AngularまたはReact JSの経験
- 優遇:AIおよび機械学習技術の実務での適用経験
- 優遇:DockerまたはKubernetesの知識
- 優遇:リテールバンキング商品分野の経験
- 優遇:関連する業界認定資格
福利厚生
- ハイブリッド勤務制度
- 機会均等雇用
- 障害のある応募者への合理的配慮
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