Machine Learning Senior Analyst – AI/LLM Solutions

Hyderabad, India Hybrid Senior vor 9 Tagen
AI Data Science ki
Auf einen Blick

Evernorth sucht einen Machine Learning Senior Analyst mit 3-5 Jahren Gen-AI/LLM-Erfahrung. Die Rolle umfasst Agentic AI-Systeme, LLM-Integration, Python/Node.js-Backend und AWS-Deployment mit Fokus auf Embedded Solutions.

💰 ~$85.000–125.000/Jahr (geschätzt) 📊 Mid-Level 🕒 Vollzeit 🌍 Hybrid 🗺️ APAC
  • 3-5 Jahre Gen-AI und LLM-Design/Deployment
  • Agentic AI und autonome Systeme
  • TensorFlow, PyTorch und NLP-Tools
  • AWS und Python/Node.js-Backend
Python LLM TensorFlow PyTorch Hugging Face AWS Node.js

Gehalt geschätzt anhand Mid-to-Senior AI/ML Engineer mit 3-5 Jahren Gen-AI-Spezialisierung im Hyderabad Tech-Hub. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • ML Engineers mit Gen-AI-Spezialisierung
  • Full-Stack AI Developers mit Agentic-Fokus
🚫 Weniger geeignet
  • Junior Data Scientists ohne Production-Erfahrung
  • Fachleute ohne LLM-Integration-Kenntnisse
💡 Gut zu wissen
  • Rapid Development Iteration mit neuesten Modellen
  • Hybrid-Arbeitsmodell (3 Tage vor Ort)
  • Verantwortung für End-to-End-Solutions

Über die Rolle

Evernorth sucht einen innovativen Agentic AI Developer mit Fokus auf Embedded Solutions (UI/API & LLM). Die Rolle erfordert Technologie-Leadership und hands-on Erfahrung mit Large Language Models, Generative AI und Agentic AI-Architekturen.

Deine Aufgaben

  • Design und Entwicklung von Embedded Applications mit UI, API und LLM-Integration
  • Agentic AI-Systeme mit autonomer Entscheidungsfindung entwickeln
  • Machine Learning und Deep Learning Pipelines bauen und optimieren
  • LLM-Integration mit Legacy und Cloud-Native-Systemen
  • Data Preprocessing, Feature Extraction und Model Training durchführen
  • Responsible AI-Praktiken implementieren und einhalten
  • KI-Modelle für Performance, Skalierbarkeit und Effizienz optimieren

Deine Voraussetzungen

  • 3-5 Jahre Erfahrung in Design, Fine-Tuning und Deployment von LLMs
  • Agentic Systems und autonome Entscheidungsfindung
  • Machine Learning Libraries: TensorFlow, PyTorch, Keras
  • Natural Language Processing (NLP): SpaCy, NLTK, Hugging Face
  • GenAI Frameworks: OpenAI API, LangChain, CrewAI
  • Frontend/Backend-Entwicklung: Node.js, Python
  • AWS Services für AI/ML-Deployment
  • SQL Server und Data Pipelines
  • Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandtes Fachgebiet

Benefits

  • Hybrid-Arbeitsmodell in Hyderabad
  • Arbeit mit neuesten Gen-AI und LLM-Technologien
  • Innovation Hub mit Fortune-16-Unternehmen