Role: Senior AI Engineer
Employment: Fulltime
Location – London (Hybrid, 3 days per week on-site)
We are looking for a highly skilled Senior AI Engineer to work on the architecture, development, and productionisation of intelligent AI solutions. This will involve building software powered by Large Language Models (LLMs), Agentic frameworks, and predictive algorithms.
The ideal candidate blends software engineering discipline with a deep understanding of AI to design scalable, cost-efficient, highly reliable systems, and driving best-practice use of Databricks across the organisation.
This role sets the technical foundations, standards, and patterns that enable teams to build, deploy, and operate production-grade AI engineering solutions efficiently and safely. The role combines strong software engineering, deep Databricks knowledge, and AI expertise, with a focus on developer experience and scalability.
Key responsibilities
Analyse and interpret eval results, logs and traces from a live AI product
Develop and maintain Python microservices, Azure functions, Python packages and REST APIs
Build and maintain Lambda functions, Step Functions, and LLM agents to orchestrate workflows.
Work with DevOps engineers on day-to-day development, deployment, and operational support.
Contribute to CI/CD pipelines and deployment automation using GitHub Actions.
Manage artifacts, enforce branch strategies, and utilize Maven and Nexus for release-to-live (RTL) development, including versioning, dependencies, and packaging standards.
Participate in code reviews and maintain documentation for backend services.
Key skills and experience
Hands-on experience with Python frameworks such as Flask, FastAPI, or Django.
Proven experience building and maintaining RESTful APIs.
Solid understanding of API design, security, versioning, and scalability.
Python proficiency, LLM orchestration (RAG), and hands-on experience designing end-to-end intelligent applications using Microsoft's cloud ecosystem
Familiarity with serverless architectures and event-driven design.
Knowledge of model orchestration, prompt engineering and LLM evaluation workflows.
CI/CD and Git-based workflow knowledge.
Ability to ensure data consistency, logging, and error handling across distributed services.
Experience with GitHub Actions, Jenkins, or other pipeline automation tools.
Experience with LangChain, LangGraph and Vector databases.
Degree in Computer Science, Software Engineering, or related field — or equivalent experience.
Nice to have
GenAI exposure
Über Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) i ist ein Technologiedienstleister und Entwickler von KI-Lösungen. Wir schlagen die Brücke zwischen KI-Investitionen und echtem unternehmerischem Mehrwert, indem wir ganzheitliche Full-Stack-KI-Lösungen für unsere Kunden entwickeln. Mit unserer fundierten Branchen-, Prozess- und Engineering-Expertise integrieren wir die spezifischen Anforderungen von Unternehmen passgenau in Technologiesysteme. So entfalten wir das menschliche Potenzial, erzielen greifbare Ergebnisse und sichern globalen Unternehmen in einer sich rasant wandelnden Welt den entscheidenden Vorsprung. Erfahren Sie mehr unter cognizant.ai oder @cognizant.
Zusätzliche Informationen zur Beschäftigung
Die Vergütungsinformationen sind zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Stellenausschreibung korrekt. Cognizant behält sich das Recht vor, diese Informationen jederzeit unter Beachtung der geltenden gesetzlichen Bestimmungen zu ändern.
Bewerberinnen und Bewerber können verpflichtet sein, an Vorstellungsgesprächen persönlich oder per Videokonferenz teilzunehmen. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, bei jedem Gespräch einen gültigen staatlichen Lichtbildausweis vorzulegen.
Cognizant ist ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit. Ihre Bewerbung und Kandidatur werden nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, Religion, Glaubensbekenntnis, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Veteranenstatus oder sonstiger durch bundes‑, landes‑ oder kommunalrechtliche Vorschriften geschützter Merkmale berücksichtigt oder abgelehnt.
