Job summary
Extends the generative AI surface of Flowsource inside the client environment building Retrieval Augmented Generation RAG pipelines grounded on the clients own codebases knowledge bases and engineering standards configuring Code Companion developing prompt libraries and operating the Flowsource VS Code extension Evaluates LLM output quality against client coding conventions governs GitHub Copilot or equivalent integration and instruments Gen AI adoption metrics across the engineering org
Responsibilities
Key Responsibilities
Design and deploy RAG pipelines grounded on client codebases architecture docs ADRs runbooks and standards
Configure Flowsource Code Companion and the Flowsource VS Code extension for delivery teams tune retrieval chunking and reranking for the clients content corpus
Build and curate a client specific prompt library aligned to delivery patterns code generation refactoring test scaffolding code review assistants
Govern coexistence with GitHub Copilot or equivalent so the developer experience is coherent not competing
Run output quality evaluations coding standards conformance hallucination rate security PII leakage checks
Instrument Gen AI adoption metrics prompt volume acceptance rate token consumption per developer productivity proxies
Stay current on LLM choice for the client Bedrock Azure OpenAI on premise models and manage cost latency quality trade offs
Required Skills and Experience
5 plus years software engineering with at least 1 to 2 years building production RAG Gen AI systems
Hands on with LangChain or LlamaIndex vector databases eg pgvector OpenSearch Pinecone Azure AI Search
LLM API depth on at least one of AWS Bedrock or Azure OpenAI familiarity with GCP Vertex AI helpful
Strong Python comfort with TypeScript for VS Code extension extension points
Evaluation literacy building eval harnesses golden sets hallucination and bias testing
Awareness of enterprise AI governance data residency prompt logging PII handling
Flowsource Tooling and Tech Stack
Flowsource Code Companion and Flowsource VS Code extension
LLM APIs AWS Bedrock Azure OpenAI primary GitHub Copilot integration surface
Frameworks LangChain LlamaIndex
Vector DBs pgvector OpenSearch Elasticsearch Pinecone Azure AI Search
Python primary TypeScript extension surfaces
Success Metrics
Active developers using Code Companion weekly monthly
Prompt acceptance rate against baseline
Hallucination quality eval score on standing test set
Gen AI token consumption efficiency tokens per accepted output
Number of curated client validated prompts in the active library
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コグニザントについて
コグニザント（NASDAQ: CTSH）は、AI Builderおよびテクノロジーサービスプロバイダーとして、お客様にフルスタックのAIソリューションを構築することで、AI投資と企業価値を結ぶ架け橋となっています。業界、ビジネスプロセス、エンジニアリングに関する当社の深い専門知識を活かし、組織固有のビジネス環境をテクノロジー・システムに組み込みます。これにより、人間の可能性を最大限に引き出し、確かな成果を実現するとともに、急速に変化する世界においてグローバル企業が常に一歩先を行くための支援を行っています。 詳細については、cognizant.ai をご覧ください。
雇用に関する追加情報
本募集に記載されている報酬情報は、掲載日時点で正確なものです。Cognizantは、適用される法令に従い、いつでも本情報を変更する権利を留保します。
応募者は、対面またはビデオ会議による面接への参加を求められる場合があります。また、各面接の際に、現在有効な州政府または政府発行の身分証明書の提示を求められる場合があります。
Cognizantは機会均等雇用主です。応募および選考において、人種、肌の色、性別、宗教、信条、性的指向、性自認、国籍、障がい、遺伝情報、妊娠、退役軍人の地位、その他連邦法・州法・地方自治体の法律により保護されるいかなる特性に基づく差別も行いません。
