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Senior AI/ML Engineer
Auf einen Blick
Beghou Consulting sucht einen Senior AI/ML Engineer mit 7+ Jahren Erfahrung. Der Kandidat wird KI-Pipelines für Pharma-Probleme entwerfen, LLM-Copilots bauen und GenAI/Agentic KI implementieren. Python, MLOps, LLMs und Cloud (AWS/Azure) sind Anforderungen.
💰 ~$115.000–160.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ APAC
- 7+ Jahre KI/ML Engineering
- Python Advanced
- LLMs und Transformers
- Production ML Deployment
Python
PyTorch
TensorFlow
LLMs
RAG
LangChain
MLOps
AWS
Gehalt geschätzt anhand Senior KI/ML Engineer mit 7+ Jahren und Production Experience, Indien, Marktstandards. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior KI/ML Engineers mit Production Background
- LLM und GenAI Spezialisten
- MLOps und Model Deployment Expert
🚫 Weniger geeignet
- Junior ML Engineer ohne Production Experience
- Data Scientist ohne ML Engineering
- Kandidaten mit weniger als 7 Jahren
💡 Gut zu wissen
- LLMs und RAG sind moderne Anforderungen, nicht Optional
- Production Deployment und MLOps sind zentral
- 7+ Jahre ist nicht verhandelbar – Quality Filter
Über das Unternehmen
Beghou Consulting India ist eine globale Beratung mit 30+ Jahren Erfahrung in Life Sciences Kommerzialisierung. Mit 10 Büros weltweit bietet Beghou AI-Lösungen, Analytics und proprietäre Technologie für Pharma Clients.
Deine Aufgaben
- Entwurf, Entwicklung und Deployment von KI-Lösungen für Pharma Clients durchführen
- KI/ML Pipelines entwerfen, die Real-World Pharma Probleme lösen
- Data Ingestion, Feature Engineering und Model Development durchführen
- Scalable KI Services und LLM-basierte Copilots aufbauen und deployen
- GenAI und Agentic KI Frameworks implementieren
- Technical Reviews und Mentoring für Junior KI Team Member durchführen
- Zusammenarbeit mit DevOps und Cloud Teams bei Model Deployment
- Technical Concepts und Outcomes zu Stakeholdern und Clients presentieren
Deine Voraussetzungen
- Mindestens 7 Jahre KI/ML Engineering Erfahrung erforderlich
- Proficiency in Python (NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, LangChain, Hugging Face)
- Experience Building und Deployment von Machine Learning Models in Production
- Strong Understanding of MLOps Tools und Practices (MLflow, Docker, Git, CI/CD)
- Exposure to LLMs, Transformers und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Cloud Experience (AWS, Azure bevorzugt, Databricks)
- Excellent Communication Skills zur Erklärung von technischen Konzepten
- Bachelor's/Master's in Computer Science, Data Science, Engineering oder verwandtem Gebiet
Benefits
- Innovative KI Solutions für Life Sciences
- Global Team Collaboration
- Mentoring und Career Development