Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

GenAI & Agentic AI Engineer

SeniorhybridProsper, US2д назад
Стек
awsazurechromaci/cdclouddjangodockerembeddingsfastapiflaskgcpgit
Условия
Занятость
Полная занятость
Опыт
от 5 лет
Практики
CI/CD
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
Role: GenAI & Agentic AI Engineer

Location: Whippany, NJ (Hybrid)

Hire Type: FTE
  • Must be legally authorized to work in US without need for employer sponsorship now or at any time in the future.
About Position:

We are looking for a skilled GenAI & Agentic AI Engineer with strong experience in building end‑to‑end AI/ML solutions, Generative AI applications, and agent‑based automation workflows. The ideal candidate will have a solid background in machine learning along with hands‑on expertise in LLMs, RAG, embeddings, vector databases, and Agentic AI frameworks such as CrewAI, AutoGen, LangGraph, or LangChain Agents.

What You'll Do:

Build and deploy GenAI applications using LLMs (OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Gemini, Llama, etc.).

Develop Agentic AI workflows using frameworks such as CrewAI, AutoGen, LangGraph, or LangChain Agents.

Design and implement RAG pipelines, vector search solutions, and embedding‑based retrieval systems.

Build scalable AI services using Python, FastAPI/Flask, and cloud platforms (Azure/AWS/GCP).

Collaborate with cross‑functional teams to define use cases and convert them into production‑ready GenAI solutions.

Implement hallucination reduction, prompt‑engineering strategies, and model evaluation methods.

Integrate LLMs with enterprise applications, APIs, and automation workflows.

Work with vector databases (FAISS, Pinecone, Chroma, Weaviate) for semantic search.

Monitor, evaluate, and optimize GenAI models for accuracy, perform

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs