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Brand General Manager - Charlotte Tilbury
Luxasia · 📍 South Jakarta | South Jakarta Cit… · 🕒 vor 9 Tagen
📊 Lead
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AI Engineer – Agentic AI & Automation
Auf einen Blick
KI-Engineer für die Entwicklung von agentic KI-Systemen und Automatisierungs-Workflows für kommerzielle Operationen.
💰 ~$4.000–6.500/Mon. (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🗺️ APAC
- 2-5 Jahre ML/Software Engineering
- LLM-Anwendungsentwicklung
- Agentic Workflows
- Production-Erfahrung
Python
Agentic AI
LangChain
Prompt Engineering
RAG
API Integration
Gehalt geschätzt anhand Mid-level AI engineer in Delhi with 2-5 years LLM production experience. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- ML-Engineers mit Production-Erfahrung
- LLM-Spezialisten
- AI-System-Architekten
🚫 Weniger geeignet
- Junior KI-Anfänger
- Keine Production-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Production-Erfahrung ist essentiell
- Agentic Workflows relativ neues Feld
- LangChain/AutoGen Kenntnisse wertvoll
Über das Unternehmen
LUXASIA ist die führende Beauty-Omnichannel-Markenentwicklungsplattform im asiatisch-pazifischen Raum mit über 100 Luxusmarken und strategischen Partnerschaften mit LVMH, Revlon, Puig und Shiseido.
Deine Aufgaben
- Entwicklung und Auslieferung von KI-Assistenten von Pilot bis zur vollständigen Organisationsbereitstellung
- Entwicklung von KI-Funktionen: Dialogspeicher, Internet-Suche, Spracheingabe, Bildgenerierung
- Design und Aufbau von agentic KI-Workflows für kommerzielle Operationen
- Entwicklung von Human-in-the-Loop-Schnittstellen für KI-Empfehlungen
- Integration von KI-Agenten mit internen Datenplattformen und APIs
- Evaluation von KI-Plattformen und Tools
- Beitrag zu internen KI-Schulungsprogrammen
Deine Voraussetzungen
- 2-5 Jahre Software- oder ML-Engineering-Erfahrung mit mindestens 1-2 Jahren Production-Erfahrung mit LLM-basierten Systemen
- Erfahrung bei der Auslieferung von KI-Funktionen an echte Benutzer
- Tiefe Expertise in LLM-Anwendungsentwicklung und agentic Workflows
- Erfahrung mit LangChain/AutoGen oder gleichwertigen Frameworks
- Python und REST API Integration
- RAG (Retrieval Augmented Generation) Kenntnisse