AI Lead Engineer (m/w/d)
Deutsche Telekom · Pune Division
- Experience10–11 yrs
- SalaryNot disclosed
- Work modeonsite
- Levelexecutive
- Posted17 Sept 2026
About Deutsche Telekom
Deutsche Telekom is hiring in Pune Division in telecom. This role looks for around 10+ years of experience.
Skills
- AI solution architecture
- Python
- Temporal
- Generative AI
- Large Language Models
- Retrieval-Augmented Generation
- Vector databases
- AI agents
- Multi-agent systems
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- LangGraph
- CrewAI
- AutoGen
- Prompt engineering
- Fine-tuning
- Embeddings
- RAG optimization
- Foundation models
- Model Context Protocol
- Tool calling
- Function calling
- Agent orchestration
- Azure AI Services
- Azure OpenAI
- AWS AI/ML Services
- Google Vertex AI
- MLOps
- LLMOps
- MLflow
- Kubeflow
- Databricks
- Azure ML
- APIs
- Microservices
- Docker
- Kubernetes
- Cloud-native architecture
- SQL databases
- NoSQL databases
- Data engineering
- AI monitoring
- Observability
- Evaluation frameworks
- AI governance
The role
A Generative AI Engineer at an enterprise digital transformation services company designs and deploys AI solutions using Generative AI, Large Language Models, and Retrieval-Augmented Generation, while building agentic systems with Python and Temporal. The role applies MLOps and cloud architecture to scalable business automation.
Full job description
Deine Aufgabe
Wir suchen einen erfahrenen AI Lead Engineer, der das Design, die Architektur und die Bereitstellung von unternehmensweiten KI-Lösungen vorantreibt, die Generative AI, Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic AI Frameworks nutzen. Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Software-Engineering-Hintergrund kombiniert mit Expertise in KI-Lösungsdesign, KI-Agenten-Orchestrierung, Cloud-Plattformen und modernen MLOps-Praktiken. Diese Rolle erfordert 10-15+ Jahre Erfahrung, davon 3-5+ Jahre in AI/ML, Generative AI oder Agentic AI Solutions. Diese Position ist in Pune oder Hyderabad angesiedelt.
Hauptaufgaben
Leitung des Designs, der Architektur und der Implementierung von AI/GenAI-LösungenAufbau und Bereitstellung skalierbarer LLM-basierter Anwendungen und RAG-SystemeDesign und Implementierung von Agentic AI und Multi-Agent-Systemen für Geschäftsautomatisierung und IntelligenceDefinition von Enterprise-KI-Architektur, Governance, Sicherheit und Best PracticesZusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, Produktteams und Engineering-Teams zur Bereitstellung von KI-LösungenMentoring von Entwicklungsteams und Vorantreiben von KI-InnovationsinitiativenBewertung aufkommender KI-Technologien und Empfehlung von Adoptionsstrategien
Dein Profil
Wir suchen einen erfahrenen AI Lead Engineer mit 10-15+ Jahren Berufserfahrung, davon 3-5+ Jahre im Bereich AI/ML, Generative AI oder Agentic AI Solutions. Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Software-Engineering-Hintergrund kombiniert mit Expertise in AI-Lösungsdesign, AI-Agent-Orchestrierung, Cloud-Plattformen und modernen MLOps-Praktiken.
Muss-Kriterien
10-15+ Jahre Berufserfahrung3-5+ Jahre Erfahrung im Bereich AI/ML, Generative AI oder Agentic AI SolutionsAusgeprägte Expertise in AI Solution Architecture und DesignAusgeprägte Programmierkenntnisse in PythonAusgeprägte Programmierkenntnisse in TemporalExpertise in Generative AIExpertise in Large Language Models (LLMs)Expertise in Retrieval-Augmented Generation (RAG)Expertise in Vector DatabasesExpertise in AI Agents und Multi-Agent SystemsPraktische Erfahrung mit LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, LangGraph, CrewAI, AutoGen oder ähnlichen FrameworksFundiertes Verständnis von Prompt EngineeringFundiertes Verständnis von Fine-TuningFundiertes Verständnis von EmbeddingsFundiertes Verständnis von RAG OptimizationErfahrung mit Azure OpenAI, OpenAI GPT Models, Claude, Gemini, Llama, Mistral oder gleichwertigen Foundation ModelsKenntnisse im Model Context Protocol (MCP)Kenntnisse in Tool CallingKenntnisse in Function CallingKenntnisse in Agent OrchestrationErfahrung mit Pinecone, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, FAISS, Azure AI Search oder ähnlichen Vector DatabasesErfahrung mit Azure AI Services, Azure OpenAI, AWS AI/ML Services oder Google Vertex AIFundiertes Verständnis von MLOps/LLMOps-Praktiken mit MLflow, Kubeflow, Databricks, Azure ML usw.Erfahrung mit APIs und MicroservicesErfahrung mit DockerErfahrung mit KubernetesErfahrung mit Cloud-Native-ArchitekturenKenntnisse in SQL-DatenbankenKenntnisse in NoSQL-DatenbankenKenntnisse in Data-Engineering-KonzeptenErfahrung mit AI-Monitoring, Observability, Evaluation Frameworks und Governance-Praktiken
Von Vorteil
Erfahrung mit TensorFlowErfahrung mit PyTorchErfahrung mit Scikit-learnErfahrung in GraphRAGErfahrung in Knowledge GraphsErfahrung in Enterprise-Search-LösungenKenntnisse in AI GovernanceKenntnisse in Compliance-PraktikenKenntnisse in Responsible AI-PraktikenErfahrung in der Leitung von AI-TransformationsinitiativenErfahrung mit kundenorientierten Projekten
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