Lead Machine Learning Engineer

Bengaluru | Karnataka | India • Vor Ort • Lead • 05.10.2026
Machine Learning Engineer Data Science ki Software Engineer
Auf einen Blick

Lead Machine Learning Engineer: Designiere und baue Production-Ready GenAI Systeme (AI Assistants, RAG, Document Intelligence). 8+ Jahre ML/AI, 2+ Jahre GenAI Production, Bengaluru.

💰 ~INR 3.000.000–4.500.000/Jahr (geschätzt) 📊 Lead 🕒 Vollzeit 🌍 Vor Ort 🗺️ EMEA
  • 8+ Jahre AI/ML Software Development
  • 2+ Jahre Praktische GenAI Application Experience
  • 1+ Production GenAI Applications at Scale
  • Understanding of Foundation Models, LLMs, RAG
Machine Learning Generative AI RAG Prompt Engineering

Gehalt geschätzt anhand Lead ML Engineer in India, 8+ years, GenAI focus. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.

✅ Geeignet für
  • Senior ML Engineers mit 8+ Jahren AI/ML Experience
  • Profis mit Production GenAI Background
  • Technical Leaders mit LLM/RAG Expertise
🚫 Weniger geeignet
  • Mid-Level ML Engineers (unter 8 Jahren)
  • Reine Researchers ohne Production Experience
  • Kandidaten ohne GenAI Production Erfahrung
💡 Gut zu wissen
  • Production Focus: GenAI ist trendy, aber Production Experience ist kritisch - PoCs zählen nicht
  • Technisches Leadership: 60% Technical Ownership, 30% Stakeholder, 10% People
  • Moderne Stack: RAG, LLMs, Prompt Engineering sind im Fokus, nicht klassiche ML

Über das Unternehmen

Weekday vermittelt Talente für spezialisierte ML/AI Leadership Rollen bei Unternehmen, die GenAI-Systeme in Production bringen.

Deine Aufgaben

  • Design, Build und Launch von GenAI-Powered Applications (AI Assistants, Copilots, Document Intelligence)
  • Identifikation von High-Impact Opportunities, wo AI Produktivität und Business Outcomes verbessert
  • Leitung von technischer Execution: Application Architecture, Model Selection, Prompt Engineering, RAG, Orchestration
  • Architektur von Reliable GenAI Applications mit RAG, Agentic Workflows, Tool Use und Structured Outputs
  • Design von Systems, die Frontier Models, Open-Source Models und Task-Specific Models kombinieren
  • Aufbau von Production Systems mit Observability, Monitoring, Versioning und Fallback Mechanisms
  • Definition von Practical Evaluation Frameworks für GenAI Applications
  • Establishment von Automated und Human-in-the-Loop Evaluation Processes
  • Production Performance Monitoring und Opportunities zur Quality Improvement
  • Technical Leadership: Architektur-Decisions, Mentoring von Engineers, Engineering Standards
  • Partnership mit Cross-Functional Teams: Product, Design, Security, Business

Deine Voraussetzungen

  • 8+ Jahre Erfahrung Building Applied AI/ML-based Intelligent Software Systems
  • 2+ Jahre Practical GenAI Application Experience
  • Minimum 1 Production GenAI Application Deployed to Real Users at Meaningful Scale
  • Proven Experience Taking GenAI Solutions Beyond PoC/Prototype into Production
  • Strong Ownership of Production Quality, Reliability, Cost Optimization und Measurable Business Impact
  • Deep Knowledge von Foundation Models, LLM Orchestration, RAG, Prompt Engineering
  • Understanding von AI/ML Operations, Evaluation und Production Readiness
  • Strong Technical Leadership und Communication Skills