Senior GenAI Enterprise Architect

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 10

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

💻 Suporte de TI

👻 Score fantasma 21%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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10.000+ funcionários

🏥 Saúde

🛡️ Seguros

📦 Logística

💰 $2.000.000 Venture Round em 2015-01

Healthcare • Insurance • Logistics

Escolher um parceiro digital vai além das capacidades — trata-se de colaboração e caráter.

Descrição

• Architect end-to-end Generative AI systems by operationalizing the 7-layer AI architecture (Data Sources, Preprocessing, Model Selection, Orchestration, Inference, Integration, and Application). • Evaluate and select cutting-edge commercial (e.g., GPT-4) and open-source models, and fine-tune models for domain-specific use cases. • Establish LLMOps standards for model versioning and CI/CD. Implement foundational observability (OBS) layers using tools like Datadog, Splunk, or Prometheus to monitor system health, API latency, and basic application metrics. • Integrate AI solutions with existing APIs while enforcing core data protection measures, including Role-Based Access Control (RBAC), data encryption in transit, and basic PII (Personally Identifiable Information) masking to manage hallucinations and adversarial attacks. • Collaborate with stakeholders to map business challenges to AI solutions and establish AI governance frameworks. • Act as the primary onshore technical liaison, facilitating client workshops, requirements gathering, and translating business pain points into technical AI blueprints.

🎯 Requisitos

• Bachelor’s / Master’s in Computer Science, AI, Data Science, or related field; 8–15 years in software engineering, ML, or AI roles, with demonstrable onshore consulting experience. • Deep knowledge of NLP, Python, deep learning frameworks (PyTorch/TensorFlow), and orchestration tools (LangChain, Autogen). • Extensive hands-on experience with AI services on AWS, Azure, or GCP. Expertise in vector databases (e.g., Pinecone, Milvus) and embedding techniques. • Exceptional client-facing communication skills; proven ability to present complex technical concepts to business stakeholders.