Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

AI Engineer - Financial services, 45k

MiddleCentral and Western District, Hong Kong, HK5 dn. temu
Stack
agileairflowansibleawsazureclouddevopsdockerelasticsearchgitjenkinsjmeter
Szczegóły
Doświadczenie
od 3 lat
Praktyki
Agile, DevOps, LLMOps, MLOps
Wykształcenie
Licencjat / inżynier
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

As an AI Engineer, you will develop and improve AI solutions for Technology work within Financial Services. 客户简介 Financial services industry 工作内容 As an AI Engineer, your main responsibilities will include: Partner with business stakeholders to design and deliver AI applications using RAG, AI agents, and workflow automation. Build, test, evaluate, and deploy AI solutions from proof-of-concept to production following SDLC best practices.

Develop and integrate AI services with internal and external APIs/MCPs. Collaborate with Data Scientists, Platform Engineers, and Product Owners in an agile, continuous delivery environment. Research and adopt emerging AI technologies to enhance business capabilities.

理想的求职者 A successful AI Engineer should have: Bachelor's degree in Computer Science, Software Engineering, or a related discipline. 3+ years of experience in AI Engineering, Software Engineering, or Data Science. Public cloud platforms (AWS, Azure, AliCloud) and relevant certifications.

MLOps/LLMOps within large-scale enterprise environments. AI orchestration tools such as LangChain, Llama

Index, Dify, or n8n. Vector databases including Milvus, Elasticsearch, or Qdrant. LLM platforms such as OpenAI or DeepSeek. Data engineering tools such as Airflow and Spark. Infrastructure and DevOps tools including Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins, Git, SonarQube, and Ansible. Testing frameworks such as PyTest, J

Unit, and J

Meter. Experience in financial services and working within internati

Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs