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Paytm · 📍 Noida, Uttar Pradesh · 🕒 06.07.2026
📊 Mid
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Senior AI Engineer
Auf einen Blick
Entwickle und deploye agentic AI-Systeme im Production-Betrieb, die Risikomanagement, Betrugserkennung und Kundenservice bei Paytm transformieren.
💰 ~$120.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 5+ Jahre Software Engineering
- 3+ Jahre AI/LLM-Systeme
- Production-Deployment Erfahrung
- Agentic Security-Kenntnisse
Python
Agentic AI
AWS
Azure
Kubernetes
ReAct
RAG
Gehalt geschätzt anhand Senior AI Engineer mit 5+ Jahren Erfahrung in Toronto. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior AI Engineers mit Production-Erfahrung
- Kandidaten mit Agentic AI-Fokus
- FinTech/Payment-System-Spezialisten
🚫 Weniger geeignet
- Kandidaten ohne Production-Deployment-Erfahrung
- Junior Engineers
- Personen ohne Python und Cloud-Expertise
💡 Gut zu wissen
- Stark fokussiert auf agentic systems und nicht einfach nur LLMs
- Sicherheit und Reliability sind kritisch
- Toronto-Standort, wahrscheinlich Hybrid-Modell
Über das Unternehmen
Paytm betreibt eine der größten Zahlungs- und Finanzdienstleistungsplattformen in Indien. Das Unternehmen arbeitet an fortgeschrittenen agentic AI-Systemen, um Risikomanagement, Betrugserkennung, Inkasso und Kundenservice zu revolutionieren.
Deine Aufgaben
- Design, Entwicklung und Deployment von agentic AI-Systemen für Production-Umgebungen
- Zusammenarbeit mit internen Teams (Risk, Fraud, Collections, Support) bei der Lösung realer Geschäftsprobleme
- Architektur agentic AI-Systeme mit Reasoning, Planning, Tool Use und Multi-Agent-Koordination
- Aufbau sicherer Tool-Use-Infrastruktur mit Permissioning und Human-in-the-Loop
- Entwicklung von SDKs, Patterns und wiederverwendbaren Blueprints für agentic Systeme
- Design rigider Evals zur Qualitätsmessung und Regressionserkennung
Deine Voraussetzungen
- 5+ Jahre Software Engineering, davon mindestens 3 Jahre in AI-Systemen oder LLM-Anwendungen
- Tiefes Verständnis von LLM-Agenten-Architekturen (ReAct, RAG, Tool Use, Multi-Agent)
- Production-Erfahrung mit Python, AWS und Azure
- Erfahrung mit containerisierten Deployments (Docker, Kubernetes)
- Starke Sicherheitskenntnisse in agentic Systems (Prompt Injection, Privilege Escalation)
- Exzellente schriftliche und verbale Kommunikation
Benefits
- Aufbau agentic AI-Systeme im Finance-Sektor in großem Maßstab
- Direkte Einwirkung auf Millionen von Transaktionen
- Zusammenarbeit mit Top-talenten in AI und Fintech