Role –Gen AI Engineer
Location: AIA-Kolkata
Exp: 3 to 12 years
Job Description:
- Collect and prepare data for training and evaluating multimodal foundation models. This may involve cleaning and processing text data or creating synthetic data.
- Develop and optimize large-scale language models like GANs (Generative Adversarial Networks) and VAEs (Variational Autoencoders)
- Work on tasks involving language modeling, text generation, understanding, and contextual comprehension.
- Regularly review and fine-tune Large Language models to ensure maximum accuracy and relevance for custom datasets.
- Build and deploy AI applications on cloud platforms – any hyperscaler Azure, GCP or AWS.
- Integrate AI models with our company's data to enhance and augment existing applications.
Role & Responsibility
- Handle data preprocessing, augmentation, and generation of synthetic data.
- Design and develop backend services using Python or .NET to support OpenAI-powered solutions (or any other LLM solution)
- Develop and Maintaining AI Pipelines
- Work with custom datasets, utilizing techniques like chunking and embeddings, to train and fine-tune models.
- Integrate Azure cognitive services (or equivalent platform services) to extend functionality and improve AI solutions
- Collaborate with cross-functional teams to ensure smooth deployment and integration of AI solutions.
- Ensure the robustness, efficiency, and scalability of AI systems.
- Stay updated with the latest advancements in AI and machine learning technologies.
Skills & Experience
· Strong foundation in machine learning, deep learning, and computer science.
· Expertise in generative AI models and techniques (e.g., GANs, VAEs, Transformers).
· Experience with natural language processing (NLP) and computer vision is a plus.
· Ability to work independently and as part of a team.
· Knowledge of advanced programming like Python, and especially AI-centric libraries like TensorFlow, PyTorch, and Keras. This includes the ability to implement and manipulate complex algorithms fundamental to developing generative AI models.
· Knowledge of Natural language processing (NLP) for text generation projects like text parsing, sentiment analysis, and the use of transformers like GPT (generative pre-trained transformer) models.
· Experience in Data management, including data pre-processing, augmentation, and generation of synthetic data. This involves cleaning, labeling, and augmenting data to train and improve AI models.
· Experience in developing and deploying AI models in production environments.
- Knowledge of cloud services (AWS, Azure, GCP) and understanding of containerization technologies like Docker and orchestration tools like Kubernetes for deploying , managing and scaling AI solutions
- Should be able to bring new ideas and innovative solutions to our clients
La comunidad de Cognizant:
Somos un equipo de alto calibre que se aprecia y se apoya mutuamente. Nuestra gente defiende un lugar de trabajo enérgico, colaborativo e inclusivo donde todos puedan prosperar.
- Cognizant es una comunidad global con más de 300.000 asociados en todo el mundo.
- No solo soñamos con una mejor manera, sino que la hacemos realidad.
- Cuidamos a nuestra gente, clientes, empresas, comunidades y el clima haciendo lo correcto.
- Fomentamos un entorno innovador en el que puedes construir la trayectoria profesional adecuada para ti.
Sobre nosotros:
Cognizant (NASDAQ: CTSH) es arquitecto de soluciones de IA y proveedor de servicios tecnológicos que traduce la inversión en inteligencia artificial en valor empresarial real mediante soluciones de IA de stack completo adaptadas a cada cliente. Su profundo conocimiento de la industria, los procesos y la ingeniería le permite integrar el contexto único de cada organización en sistemas tecnológicos que amplifican el potencial humano, generan un impacto real en el negocio y mantienen a las grandes empresas globales un paso adelante en un mundo en constante cambio. Para más información, visita www.cognizant.es o síguenos en @cognizant.
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Disclaimer:
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Es posible que se requiera que los solicitantes asistan a entrevistas en persona o por videoconferencia. Además, es posible que se requiera que los candidatos presenten su identificación actual emitida por el estado o gobierno durante cada entrevista.
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