Technical Architect – ML, GenAI

🕒 vor 25 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔴 Experte

🔙 Backend-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Quantiphi

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2013

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 Series A im 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

Quantiphi ist ein führendes, AI-orientiertes Digital-Engineering-Unternehmen, das auf ein Jahrzehnt Branchenerfahrung zurückgreift, um Unternehmen durch skalierbare, sichere und anpassungsfähige KI-Lösungen zu stärken. Durch die Integration modernster Technologie mit realen Anwendungen transformiert Quantiphi Organisationen in verschiedenen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und Einzelhandel. Ihre Dienstleistungen reichen von KI-Anwendungen über Datenanalyse, Modernisierung von Cloud-Infrastrukturen bis hin zu maßgeschneiderten KI-Implementierungen. Quantiphi arbeitet mit Technologie-Giganten wie AWS, Google Cloud, NVIDIA und anderen zusammen, um die Einführung von KI zu fördern und transformative Möglichkeiten für Unternehmen zu schaffen.

Beschreibung

• Design and implement Generative AI solutions using AWS Bedrock and Agentcore • Define architecture for LLM-based applications, including RAG pipelines and agentic workflows • Develop and orchestrate agentic AI workflows for multi-step reasoning, tool usage, and task automation • Build and manage RAG pipelines, embeddings, retrieval mechanisms, and vector databases • Integrate LLM capabilities into enterprise applications through APIs and backend services • Design and optimize prompt engineering strategies • Work with structured and unstructured data sources for knowledge-driven AI applications • Evaluate, monitor, and optimize models for latency, cost, and response quality • Collaborate with application, data, and platform teams on end-to-end solution delivery • Define best practices for security, governance, and responsible AI usage • Troubleshoot and resolve production GenAI system issues • Provide technical leadership and mentor team members while remaining hands-on

🎯 Anforderungen

• 8+ years of relevant hands-on technical experience implementing and developing cloud ML solutions on AWS • Hands-on experience with AWS services • Proven experience with AWS SageMaker and Bedrock, including different data sources, training jobs, and real-time and batch applications • Experience designing and implementing agentic AI architectures using frameworks such as LangChain and Strand Agents • Hands-on experience with Amazon AgentCore, including agent memory management, tool registry, and observability • Experience architecting and deploying scalable AI solutions using Lambda, Bedrock, Step Functions, S3, API Gateway, and SageMaker • Proficiency with LLM APIs such as Claude, Nova, and other third-party providers, including API integration and multi-model orchestration • Hands-on experience fine-tuning or optimizing LLMs • Familiarity with LLM tool use, prompt templating, and context management • Strong expertise in vector databases, indexing strategies, embedding generation, similarity search, and RAG integration • Experience evaluating zero-shot and few-shot LLM capabilities, fine-tuning hyperparameters, task generalization, and model interpretability • Experience developing and maintaining Model Context Protocol implementations • Experience with at least one workflow orchestration tool: Airflow, Step Functions, SageMaker Pipelines, or Kubeflow • Experience implementing secure, scalable APIs and integrating third-party data sources and tools • Ability to collaborate with developers, QA, project managers, and other stakeholders • Experience with deep learning concepts including Transformers, BERT, attention models, tokenization, and embeddings • Nice to have: software development experience and exposure to frontend/backend frameworks and communication protocols • Nice to have: Infrastructure as Code and CI/CD pipeline experience • Nice to have: NLP concepts such as syntactic/semantic analysis and NER

🏖️ Vorteile

• Learning and growth opportunities • Opportunities to interact with colleagues from varied experience and backgrounds around the globe • Diverse and hybrid work culture (company-wide culture statement)