Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Technical Architect - ML - GenAI

leadremoteUSA - Remote, USСкор 68/100сегодня
Аналитика рынка
📊 Architecture: зарплаты и спрос на рынке
Стек
airflowapi gatewayawsci/cdcloudembeddingsfine-tuninglambdalangchainllms3sagemaker
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
While technology is the heart of our business, a global and diverse culture is the heart of our success. We love our people and we take pride in catering them to a culture built on transparency, diversity, integrity, learning and growth. If working in an environment that encourages you to innovate and excel, not just in professional but personal life, interests you- you would enjoy your career with Quantiphi! Role: Gen AI Architect (AWS) Experience Level: 8+ Years Work location: Remote (US) Job Overview: We are looking for a Generative AI Architect / Lead to design and deliver enterprise-grade GenAI solutions using AWS Bedrock and Agentcore. This role focuses on building scalable applications leveraging large language models (LLMs), retrieval-augmented generation (RAG), and agentic AI workflows. The ideal candidate will be a hands-on architect who can define solution architecture, guide teams, and actively contribute to development while ensuring performance, scalability, and cost efficiency. Key Responsibilities Design and implement GenAI solutions using AWS Bedrock and Agentcore Define architecture for LLM-based applications, including RAG pipelines and agentic workflows Develop and orchestrate agentic AI workflows, enabling multi-step reasoning, tool usage, and task automation Build and manage RAG pipelines, including embeddings, retrieval mechanisms, and vector databases Integrate LLM capabilities into enterprise applications via APIs and backend services Design and opti
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs