Hiring for Returnship
Only for Female Candidates.
JD.
Experience - 5-10years
Level - TM/SDM
Location - Pan India
NP - Immediate
GenAI or GenAI Architect
Build GenAI applications using Python for tasks like chatbots, summarization and intelligent automation.
• Develop and fine tune LLMs and ML models for classification, prediction, and decision support.
• Design solutions using embeddings, vector search, and retrieval augmented generation (RAG).
• Deploy models using Azure Machine Learning and Azure OpenAI scale with Azure Functions and Cognitive Services.
• Integrate models with AWS services like SageMaker, Lambda, Bedrock and data platforms like Snowflake.
• Integrate AI systems with APIs, enterprise data platforms and business workflows.
Strong Python development with experience in GenAI frameworks like LangChain, Hugging Face, OpenAI.
- A. LLMs and hyperparameters (Azure / AWS / GCP / Open Source)
- B. Embedding models and vector database knowledge
- C. Prompting Techniques (Zero shot, few shot, chain of thought)
- D. Frameworks: Langchain, Pydantic
- E. RAG, Problem solving skills on where to apply RAG / Other Gen AI techniques.
- B. Frameworks like Pandas, Fast API, Numpy
Preferred Skills
• Solid foundation in ML algorithms, training pipelines and evaluation techniques.
• Familiarity with prompt engineering, tokenization and model optimization.
• Hands-on with Azure cloud tools for model lifecycle, deployment and serverless execution.
• Ability to connect models to data sources, automation tools and orchestration platforms.
System Design: Develop and design the architecture for AI systems, ensuring they integrate seamlessly with business operations.
2. Technology Selection: Choose appropriate technologies and tools for building and deploying generative AI solutions.
3. Scalability: Ensure the AI systems are scalable and can handle increasing workloads efficiently.
4. Model Management: Oversee the lifecycle of generative AI models, including development, deployment, and maintenance.
5. Prompt Engineering: Design and refine prompts used in natural language processing models to optimize performance.
6. Data Integration: Integrate data from various sources to support AI model training and inference.
7. Performance Optimization: Continuously monitor and optimize the performance of AI models and systems.
8. Security and Compliance: Ensure AI systems adhere to security protocols and compliance standards.
9. Collaboration: Work closely with data scientists, ML engineers, and other stakeholders to align AI solutions with business goals.
10. Innovation: Stay updated with the latest advancements in AI and incorporate innovative solutions into the architecture.
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。