AI Engineer

*AI Engineer (Python)*

Contract: 3 Months

Onsite - Gatsu, South Jakarta

Mencari AI Engineer dengan pengalaman 2–4 tahun yang mampu membangun, melatih, dan men-deploy model AI/ML ke production, sekaligus punya eksposur ke GenAI/LLM (RAG, prompt engineering, integrasi API LLM). Pengalaman di industri banking/financial services menjadi nilai tambah signifikan, meski tidak wajib.

*Requirement / Kualifikasi*

Wajib (Must-have):

• * Min. 2–4 tahun pengalaman sebagai AI Engineer / ML Engineer / Data Scientist dengan porsi coding signifikan
• * Python tingkat mahir — OOP, clean code, unit testing
• * Familiar library ML inti: Pandas, NumPy, Scikit-learn
• * Pengalaman membangun dan melatih model (min. salah satu): supervised/unsupervised learning, deep learning (PyTorch/TensorFlow)
• * Pengalaman deploy model ke production — REST API (FastAPI/Flask) atau containerized (Docker)
• * Memahami SQL dan bekerja dengan database relational
• * Pendidikan min. S1 Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Data Science, Statistika, atau bidang terkait
• * Bahasa Inggris pasif-aktif

*Nilai Tambah (Nice-to-have):*

• * Pengalaman kerja di industri banking/financial services (in-house di bank, atau project untuk klien perbankan) — is a plus
• * Familiar dengan use case AI di banking: credit scoring/credit risk modeling, fraud detection, AML analytics, customer churn prediction, atau chatbot perbankan
• * Pemahaman sensitivitas data nasabah dan prinsip data security/compliance di industri keuangan
• * Pengalaman GenAI/LLM: integrasi OpenAI/Anthropic/Gemini API, LangChain/LlamaIndex, RAG pipeline, vector database (Pinecone, Weaviate, ChromaDB)
• * Pengalaman MLOps: MLflow, Airflow, model versioning, CI/CD untuk ML
• * Familiar cloud platform: AWS (SageMaker), GCP (Vertex AI), atau Azure ML
• * Pengalaman dengan big data tools: Spark, Hadoop
• * Kontribusi open-source, portfolio GitHub, atau publikasi/kompetisi (Kaggle, dll)
• * Sertifikasi terkait AI/ML/Cloud

*Job Description / Tanggung Jawab*

• * Merancang, membangun, dan melatih model machine learning untuk menyelesaikan use case bisnis (klasifikasi, prediksi, rekomendasi, NLP, dll)
• * Mengembangkan dan mengintegrasikan solusi berbasis LLM/GenAI (chatbot, RAG, automation) sesuai kebutuhan proyek
• * Melakukan data preprocessing, feature engineering, dan evaluasi model (metrics, validation)
• * Men-deploy model ke environment production dan memastikan skalabilitas serta performa
• * Melakukan monitoring, retraining, dan improvement model secara berkelanjutan
• * Berkolaborasi dengan Data Engineer, Backend Engineer, dan Product Team dalam pengembangan fitur AI
• * Mendokumentasikan pipeline, eksperimen, dan hasil model secara rapi
• * Mengikuti best practice dalam version control (Git) dan code review