AI Engagement Lead

🕒 vor 2 Monaten

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 16%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Seit 62 Tagen offen.
• Stellen bei diesem Unternehmen werden meist in 43 Tagen besetzt.
• Kein Gehalt angegeben.

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Tiger Analytics

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2011

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

📣 Marketing

Healthcare • Logistics • Marketing

Tiger Analytics ist ein führendes Beratungsunternehmen für KI und Analytik, das sich auf den Einsatz von Data Science und Machine Learning spezialisiert hat, um strategische Geschäftseinblicke in verschiedenen Branchen zu ermöglichen. Sie bieten Dienstleistungen in den Bereichen Datenstrategie, KI-Engineering und Business Intelligence an, um datengetriebene Entscheidungsfindung und digitale Transformation für ihre Kunden zu ermöglichen. Tiger Analytics arbeitet mit führenden Technologiepartnern wie Microsoft, Google Cloud und AWS zusammen, um hochmoderne Lösungen zu liefern. Sie bedienen eine vielfältige Palette von Sektoren, darunter Konsumgüter, Gesundheitswesen und Finanzen, und helfen Unternehmen, Erkenntnisse zu operationalisieren und sich mit KI- und Machine-Learning-Technologien zu differenzieren.

Beschreibung

• Lead AI/GenAI engagements from discovery and solution definition through development, deployment, and production • Serve as the primary technical and delivery interface for clients and senior stakeholders • Translate business objectives into AI/ML solution requirements and actionable engineering plans • Own project planning, prioritization, timelines, milestones, risks, dependencies, and overall delivery • Coordinate across AI Engineers, Data Scientists, Data Engineers, Product Managers, and client teams • Conduct regular client discussions, status reviews, technical walkthroughs, and solutioning sessions • Identify delivery risks, technical challenges, resource constraints, and dependencies and drive them toward resolution • Architect, develop, and deploy AI/ML and Generative AI solutions for enterprise use cases • Lead hands-on development of LLM-powered applications, RAG systems, AI agents, and agentic workflows • Design and implement end-to-end AI application architectures, including LLM integration, prompt engineering, RAG pipelines, embeddings and vector databases, tool/function calling, agent orchestration, evaluation, and monitoring • Work with frameworks such as LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, or equivalent technologies • Integrate foundation models and LLM platforms such as OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude, Amazon Bedrock, Gemini, or open-source models • Develop production-grade AI services and APIs using Python, FastAPI, Docker, Kubernetes, and cloud platforms • Design retrieval pipelines including document processing, chunking, embedding generation, vector search, hybrid retrieval, and re-ranking

🎯 Anforderungen

• 10+ years of experience in software engineering, AI/ML engineering, data science, or a related technical field • Strong hands-on experience building and deploying AI/ML or Generative AI solutions • Proven experience leading technical teams or AI engineering pods while remaining hands-on • Strong proficiency in Python and experience developing production-grade applications • Strong understanding of LLMs, Generative AI, NLP, RAG, and AI agents • Experience with one or more AI/GenAI frameworks such as LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, or equivalent • Experience working with LLM APIs/foundation models such as OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Bedrock, Gemini, or open-source LLMs • Experience with vector databases and semantic search • Experience designing and deploying cloud-based AI solutions on AWS, Azure, or GCP • Strong understanding of APIs, microservices, Docker, CI/CD, and production deployment • Experience with AI evaluation, monitoring, guardrails, and responsible AI is highly desirable • Strong client-facing communication and stakeholder management skills • Demonstrated ability to translate ambiguous business problems into practical technical solutions • Master's in Business Analytics or equivalent work experience

🏖️ Vorteile

• Significant career development opportunities • Small, fast-growing, challenging and entrepreneurial environment • High degree of individual responsibility • Equal employment opportunities without regard to race, color, religion, age, sex, sexual orientation, gender identity/expression, pregnancy, national origin, ancestry, marital status, protected veteran status, disability status, or any other basis as protected by federal, state, or local law

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