About the Role
We are looking for a SR AI Engineer to design, build, and scale Generative AI solutions that automate processes and power conversational assistants, including Retrieval‑Augmented Generation (RAG) and agent‑based systems.
In this role, you will work end‑to‑end, from discovery and prototyping to production deployment and operation with real users. You will architect cloud‑native solutions on Azure and/or AWS, integrate with enterprise platforms, and balance quality, safety, cost, and performance. This is a hands‑on senior role with the opportunity to lead technical initiatives and shape best practices across projects.
Key Responsibilities
- Engage directly with client stakeholders to identify, refine, and prioritize Generative AI use cases.
- Act as a technical lead, defining architecture, quality standards, and best practices for AI solutions.
- Architect robust GenAI solutions on Azure and/or AWS, including LLM orchestration, RAG, API integrations, security, observability, and cost control.
- Design and deliver conversational assistants and copilots, covering prompt design, tool calling, grounding strategies, guardrails, and memory management.
- Implement and optimize RAG pipelines: ingestion, chunking, embeddings, vector stores, retrieval evaluation, reranking, caching, and latency optimization.
- Evaluate and harden agentic systems using quality, robustness, and groundedness metrics.
- Own LLMOps/MLOps practices in production environments, including containerization, monitoring, and performance tracking.
Required Skills & Qualifications
- Bachelor’s, Master’s, or PhD in Machine Learning, Computer Science, Engineering, Mathematics, or related fields.
- Proven experience in senior AI engineering roles with strong exposure to Generative AI.
- Extensive experience designing and scaling GenAI applications, including RAG architectures and autonomous or agent‑based systems.
- Strong cloud experience on Azure and/or AWS (IAM, networking, compute, storage, monitoring, security, cost management).
- Solid software engineering skills in Python, including API integration, testing, code reviews, and documentation.
- Strong product and business mindset, able to define KPIs and clearly communicate impact to non‑technical stakeholders.
Nice to Have
- Experience leading small technical teams or mentoring other engineers.
- Exposure to deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow.
- Hands‑on experience with LLMOps/MLOps in production environments.
- Azure or AWS AI/ML certifications.
- Background in IT consulting or client‑facing environments.
コグニザントのコミュニティ：
私たちは、互いを尊重し支え合う優秀な人材の集まりです。社員一人ひとりが成長し、力を発揮できるよう、エネルギッシュで協力的かつインクルーシブな職場環境を大切にしています。
- コグニザントは、世界中に30万人以上のアソシエイトを擁するグローバルコミュニティです。
- 私たちは、より良い方法を夢見るだけでなく、それを実現します。
- 人、クライアント、企業、地域社会、そして環境に対して、常に「正しいこと」を行うことで責任を果たします。
- あなたにとって最適なキャリアパスを築くことができる、革新的な環境を提供します。
私たちについて：
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として、AI投資を企業価値へとつなげるフルスタックのAIソリューションを提供しています。業界、業務プロセス、エンジニアリングに関する深い専門性を強みに、各企業固有のコンテキストをテクノロジーシステムに組み込み、人の力を最大限に引き出すとともに、具体的な成果の創出と、急速に変化する世界におけるグローバル企業の競争力維持を支援します。詳しくは、当社ウェブサイト www.cognizant.com をご覧ください。
コグニザントは機会均等を重視する雇用主です。応募者および候補者は、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、または連邦、州、地方の法律で保護されているその他の特性に基づいて差別されることはありません。
免責事項：
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、現住所または政府発行の身分証明書の提示が必要となる場合があります。