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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Acerca de Cognizant
Cognizant (Nasdaq: CTSH) es un creador de soluciones de IA y proveedor de servicios tecnológicos que conecta la inversión en IA con el valor empresarial mediante el desarrollo de soluciones de IA full‑stack para sus clientes. Su profundo conocimiento de la industria, junto con su experiencia en procesos e ingeniería, permite incorporar el contexto único de cada organización en sistemas tecnológicos que amplifican el potencial humano, generan resultados tangibles y mantienen a las empresas a la vanguardia en un entorno en constante cambio. Más información en cognizant.ai o @cognizant.
Información adicional de empleo
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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.
Cognizant es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Tu solicitud y candidatura no serán consideradas en base a raza, color, sexo, religión, credo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, discapacidad, información genética, embarazo, condición de veterano o cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales.
Si tienes una discapacidad que requiere adaptaciones razonables para buscar una vacante de trabajo o enviar una solicitud, puedes enviar un correo electrónico a [email protected] con tu solicitud e información de contacto.
