Production ML इंजीनियर
Training, eval, serving और model के आसपास की उबाऊ गोंद, ताकि अगले तिमाही की feature इसे research intern on call के बिना बुला सके।
एआई · एमएल · एनएलपी · कंप्यूटर विजन
AI / ML इंजीनियर जो production intelligence शिप करते हैं
AI / ML हायर «Colab notebook train करने वाला» नहीं है। iQud इंजीनियर generative features, models, NLP और computer vision शिप करते हैं जो eval, serving और अगले dataset से बचते हैं, डेमो नहीं जो laptop नहीं छोड़ा।
- Models जो production तक पहुँचते हैं
- NLP और computer vision प्रोडक्ट काम के रूप में
- Generative features eval के साथ, vibes नहीं
- लगभग एक सप्ताह में पहला PR
AI / ML डिलीवरी संकेत
- 5 दिनपहले पुल रिक्वेस्ट तक सामान्य समय
- ठेसServing और eval, notebook demos नहीं
- 4 सतहेंGenAI, models, NLP और vision
- 2 सप्ताहmodel review के साथ स्प्रिंट लय
वे AI / ML सीटें जिन्हें हम सच में भरते हैं
«AI / ML» एक पेशा नहीं। हम उस प्रोडक्ट सतह से मैच करते हैं जिसकी आपको ज़रूरत है। वही स्टैक जो iQud के live AI Development, ML Development, Computer Vision और NLP पृष्ठों के पीछे है।
01 02 Generative features जो eval से बचते हैं
RAG, prompts और LLM product slices owned काम के रूप में (retrieval quality, fallbacks और cost) chatbot demo नहीं जो केवल एक PDF पर चले।
03 NLP प्रोडक्ट सतह के रूप में
Extraction, classification, search और language workflows repo में owned, sentiment script नहीं जिसे launch के बाद कोई retrain न कर सके।
04 Workflow में computer vision
Detection, OCR और imaging intelligence असली inputs पर, YOLO notebook नहीं जो केवल इंजीनियर के sample folder पर चले।
05 MLOps जिसके साथ अगली job रह सके
Pipelines, versioning और monitoring प्रोडक्ट काम के रूप में, «बाद में productionize करेंगे» slide नहीं।
06 जब Python API, prompt-only या CV-only सीट बेहतर हो
Model के बिना FastAPI fleet, training loop के बिना RAG chatbot, या pure imaging bench अभी भी दूसरी हायर चाहती है। हम इंट्रो कॉल पर यह कहेंगे, mixed AI / ML seat थोपने के बजाय।
जो टूल वे पहले दिन खोलते हैं
हर टाइल एक लाइव iQud टेक्नोलॉजी या सेवा पृष्ठ है। नीचे की पट्टी AI / ML catalog है जिसे ये इंजीनियर पहले से शिप करते हैं (TensorFlow, PyTorch, OpenAI, Hugging Face, OpenCV और production stack का बाकी हिस्सा) backend या frontend dump नहीं।
इंट्रो कॉल से मर्ज हुए PR तक
AI / ML हायर को आपके repo में model, eval या generative slice शिप करना चाहिए, दो महीने के onboarding थिएटर में नहीं जबकि notebook अफवाह बना रहे।
1 AI / ML गैप मैप करें
Models बनाम NLP बनाम vision बनाम generative features, data readiness, सीनियरिटी, ओवरलैप घंटे, और serving या eval में «30 दिनों में पूरा» कैसा दिखता है।
2 असली इंजीनियर शॉर्टलिस्ट करें
हम उपलब्ध AI / ML विशेषज्ञों को आपके ब्रीफ से मिलाते हैं और production-model, NLP, vision या generative-feature काम साझा करते हैं।
3 आप इंटरव्यू करते हैं
उस व्यक्ति से मिलें जो स्टैंडअप में आएगा। जाँचें कि वे failed eval, serving regression और आखिरी model की बात कैसे करते हैं जिसका वे notebook से आगे सच में मालिक थे।
4 आपके टूल में पहला स्प्रिंट
रेपो पहुँच, data paths और पहला पुल रिक्वेस्ट, गो के बाद आमतौर पर एक सप्ताह के अंदर।
एक सीट से शुरू करें। बैकलॉग कहे तो बढ़ें।
ज़्यादातर क्लाइंट पहले एक AI / ML इंजीनियर एम्बेड करते हैं। पेयर या surface split तभी जब काम सच में माँगे।
एक एम्बेडेड इंजीनियर
एक AI / ML विशेषज्ञ आपके स्क्वाड में आता है, आपके लीड का निर्देश लेता है, और आपके रिवाज़ों में काम करता है।
सबसे अच्छानए vendor प्रोसेस के बिना production-intelligence गैप बंद करना
समर्पित AI / ML सीट
Model, NLP surface या generative slice का स्थिर मालिक, स्प्रिंट पर सीनियर रिव्यू के साथ।
सबसे अच्छावह प्रोडक्ट जिसे नामित intelligence owner चाहिए
सीमित AI / ML पहल
परिभाषित स्लाइस: पहला production model, NLP extraction path, या generative feature जिसके कॉन्ट्रैक्ट पहले से चल रहे हों।
सबसे अच्छाएक माइलस्टोन जिसकी ओर इशारा कर सकें, खुला research bench नहीं
AI / ML हायरिंग दरें, लिखित
AI / ML इंजीनियर स्टाफ करने के दो तरीके। स्पाइक और परिभाषित टिकट के लिए घंटेवार। समर्पित मासिक सीट जब आप हर दिन स्टैंडअप में किसी को चाहें, घड़ी चलाने से कम प्रभावी दर पर।
घंटे के हिसाब से नियुक्त करें
₹1,800/ घंटा
फीचर स्पाइक, evals और सीमित टिकट के लिए लचीली AI / ML क्षमता। आप केवल काम किए घंटों का भुगतान करते हैं।
- मासिक सीट जैसे ही AI / ML इंजीनियर
- ओवरफ्लो, model fix या एक release के लिए सबसे अच्छा
- जल्दी शुरू करें, स्पाइक खत्म होने पर रोकें
- वास्तविक घंटों पर बिल: रिटेनर नहीं
सबसे अच्छा मूल्य
एक महीने के लिए नियुक्त करें
₹1,66,000/ महीना
आपके स्प्रिंट में नामित AI / ML इंजीनियर, लगभग 160 घंटे समर्पित production-intelligence क्षमता, लय में सीनियर रिव्यू के साथ।
₹1,800 पर पूरा महीना ₹2,88,000 है। यह सीट ₹1,66,000 है।
- रेपो, data paths और स्टैंडअप में नामित इंजीनियर
- एक ही एंगेजमेंट में model, NLP, vision या generative काम
- महीने-दर-महीना। कोई वार्षिक बंधन नहीं।
- ₹1,800 पर उन्हीं घंटों से सस्ता
दरें समर्पित AI / ML इंजीनियरों (production models, NLP, computer vision, generative features) के लिए हैं। सीनियरिटी मिक्स और ओवरलैप घंटे इंट्रो कॉल पर पुष्टि होते हैं। हम ऐसा स्टैक नहीं कोट करते जिसे हम पहले से शिप नहीं करते।
प्रोडक्ट टीमें AI / ML यहाँ क्यों स्टाफ करती हैं
औसत AI / ML डेवलपर एक notebook बनाता है जो laptop पर चलता है। ये इंजीनियर feature बनाते हैं जो असली data, असली eval और अगले release से बचती है।
Production काम, «Colab notebook train कर सकने वाला» नहीं
वे serving, eval में रहते हैं, और पिछले सप्ताह की regression उस data leak से क्यों आई जिसे अपना check owned करना चाहिए था।
आपका रेपो, आपका data, आपके घंटे
यूरोप और अमेरिका के साथ GIFT City ओवरलैप। model reviews लाइव जब आपके लीड ऑनलाइन हों।
स्प्रिंट पर सीनियर नज़र
बिना निगरानी model debt के बिना mid-level गति। रिव्यू एंगेजमेंट का हिस्सा है, अतिरिक्त SKU नहीं।
तिमाही में दस क्लाइंट, जानबूझकर
हम घूमता बेंच नहीं चलाते। क्षमता सीमित है ताकि आप जिसे इंटरव्यू करें वही स्टैंडअप में हो।
AI / ML हायरिंग प्रश्न
एक से शुरू करें। ज़्यादातर क्लाइंट एक सीनियर या mid-level AI / ML इंजीनियर एम्बेड करते हैं, फिर पेयर जोड़ते हैं अगर model, NLP या generative बैकलॉग उचित ठहराए।
चारों जब प्रोडक्ट काम हो। ML seat training, eval और serving है। NLP seat language workflows owned करती है। Vision seat detection और OCR owned करती है। Generative seat RAG और LLM product slices eval के साथ owned करती है। हम केवल उन्हीं स्टैक पर इंजीनियर शॉर्टलिस्ट करेंगे जिन्हें हम पहले से शिप करते हैं।
वह Python हायर, या GenAI-product seat है (यह mixed production AI / ML profile नहीं। इंट्रो कॉल पर कहें) हम API या prompt-only brief पर model-training seat नहीं थोपेंगे।
भूमिका मैप करने और आपके हायर स्वीकृत करने के बाद, पहले पुल रिक्वेस्ट आमतौर पर एक सप्ताह में आते हैं, repo, data paths और serving environment तैयार हों तो तेज़।
हाँ। GitHub, Jira, आपकी CI, आपके स्टैंडअप। हम समानांतर प्रक्रिया तब तक नहीं बनाते जब तक आप न माँगें।
घंटेवार (₹1,800) स्पाइक और परिभाषित टिकट के लिए है। आप केवल काम किए घंटों का भुगतान करते हैं। मासिक सीट (₹1,66,000) आपके स्प्रिंट में नामित AI / ML इंजीनियर है, लगभग 160 घंटे समर्पित क्षमता। वही महीना घंटेवार बिल हो तो ₹2,88,000 होता। सीनियरिटी और ओवरलैप इंट्रो कॉल पर पुष्टि होते हैं।
प्रोडक्ट को ऐसा AI / ML इंजीनियर दें जो notebook से आगे शिप कर सके
Models बनाम NLP बनाम vision बनाम generative features बताएँ, और production में पहली चीज़ जो चाहते हैं। हम नामित प्रोफ़ाइल, स्टार्ट विंडो और दो-सप्ताह की योजना लेकर लौटेंगे।