आरएजी इंजीनियर
Chunking, retrieval, citations और fallbacks repo में owned, एक PDF पर चलने वाला chatbot demo नहीं।
GenAI · RAG · संकेत · LLM ऐप्स
जेनएआई डेवलपर्स जो LLM product features ship करते हैं
GenAI hire «ChatGPT prompt paste करने वाला कोई» नहीं है। iQud engineers RAG, prompt systems, chatbots और generative product slices ship करते हैं जो eval, retrieval quality और cost survive करते हैं, एक PDF पर चलने वाला playground demo नहीं।
- RAG जिसका retrieval measure कर सकें
- Prompt systems, single string नहीं
- Chatbots और summarization product work के रूप में
- लगभग एक हफ्ते में पहला PR
GenAI डिलीवरी सिग्नल
- 5 दपहले pull request तक typical समय
- खपरैलRetrieval और eval, playground paste नहीं
- एलएलएमProduct features, one-PDF demo नहीं
- 2 सप्त.Output review के साथ sprint cadence
GenAI seats जो हम actually staff करते हैं
«GenAI» एक job नहीं है। हम आपकी ज़रूरी product surface match करते हैं: iQud की AI Development, Text Generation, Prompt Engineering और RAG Chatbots pages के पीछे वही stacks।
01 02 Prompt systems, single string नहीं
Templates, tools और eval product work: ताकि पिछले हफ्ते के prompt change का test हो, Slack screenshot नहीं।
03 Chatbots और assistants जो real users survive करें
Guards, handoff और conversation state owned work: launch के बाद reproduce न होने वाला playground thread नहीं।
04 Text generation product slice के रूप में
Summarization, drafting और rewrite cost और quality checks के साथ, unbounded «just call the model» button नहीं।
05 Eval और cost जिसके साथ अगला job रह सके
Offline checks, tracing और spend product work: «बाद में measure करेंगे» slide नहीं।
06 जब training, CV या Python API seat बेहतर हो
PyTorch training loop, detection bench, या LLM के बिना FastAPI fleet अलग hire चाहते हैं। Intro call पर कहेंगे, GenAI-only seat force नहीं करेंगे।
Day one पर जो tools खोलते हैं
हर tile एक live iQud technology या service page है। नीचे की strip वही LLM application stack है जो ये engineers ship करते हैं (OpenAI, LangChain, Hugging Face और chatbot tools) TensorFlow, OpenCV, या full AI / ML catalog नहीं।
Intro call से merged PR तक
GenAI hire को आपके repo में retrieval path, prompt change या generative slice ship करना चाहिए, playground thread अफ़वाह रहते दो महीने onboarding theatre में नहीं।
1 GenAI gap map करें
RAG vs prompts vs chat vs summarization, data sources, seniority, overlap hours, और eval या first production path में «30 दिन में done» का मतलब।
2 Real engineers shortlist करें
Available GenAI specialists को brief से match करते हैं और relevant RAG, prompt-system, chatbot या generative-feature work share करते हैं।
3 आप interview करते हैं
Standup में आने वाले इंसान से मिलें। Retrieval miss, cost spike, और playground से आगे actually owned prompt पर बात validate करें।
4 आपके tools में पहला sprint
Repo access, model keys और पहला pull request, go के बाद typically एक हफ्ते के अंदर।
एक seat से शुरू करें। Backlog कहे तो बढ़ाएँ।
ज़्यादातर clients पहले एक GenAI engineer embed करते हैं। Pair या surface split तभी जब काम actually चाहे।
एक embedded engineer
GenAI specialist आपके squad में, lead से direction, आपके rituals में।
के लिए सर्वोत्तमनए vendor process के बिना LLM-product gap बंद करना
समर्पित GenAI सीट
RAG, prompt system या chatbot का stable owner, sprint पर senior review।
के लिए सर्वोत्तमProduct जिसे named generative owner चाहिए
स्कोप्ड जेनएआई पहल
Defined slice: पहला RAG path, summarization flow, या contracts चल रहे chatbot।
के लिए सर्वोत्तमइंगित करने योग्य milestone, open-ended prompt sandbox नहीं
GenAI hiring rates, लिखित में
GenAI engineer staff करने के दो तरीके। Hourly spikes और defined tickets के लिए। Daily standup चाहिए तो dedicated monthly seat, clock चलाने से lower effective rate।
Hourly hire
₹1,800/ घंटा
Feature spikes, evals और scoped tickets के लिए flexible GenAI capacity। सिर्फ worked hours pay।
- Monthly seat जैसे same GenAI engineers
- Overflow, RAG fix या single release के लिए best
- Fast start, spike खत्म हो तो pause
- Actual hours पर billed: retainer नहीं
सबसे अच्छा मूल्य
Month के लिए hire
₹1,66,000/ महीना
Named GenAI engineer आपके sprint पर: ~160 hours dedicated LLM-product capacity, cadence में senior review।
₹1,800 पर full month ₹2,88,000 है। यह seat ₹1,66,000 है।
- Repo, model keys और standup में named engineer
- Same engagement में RAG, prompts, chat या generation
- Month-to-month। Annual lock-in नहीं।
- Same hours ₹1,800 पर bill होने से सस्ता
Dedicated GenAI engineers (RAG, prompt systems, chatbots, generative product features) के rates। Seniority mix और overlap hours intro call पर confirm। जो stack ship नहीं करते quote नहीं।
Product teams GenAI यहाँ क्यों staff करते हैं
Mediocre GenAI developer laptop पर चलने वाला playground thread बनाता है। ये engineers feature बनाते हैं जो real retrieval, real eval और अगले release survive करे।
Product work, «ChatGPT prompt paste कर सकता है» नहीं
Retrieval quality, eval में रहते हैं, और पिछले हफ्ते की hallucination chunking choice से क्यों आई जिसका अपना check owned होना चाहिए था।
आपका repo, आपके models, आपके hours
GIFT City overlap Europe और US के साथ। Output reviews live जब leads online हों।
Sprint पर senior eyes
Unsupervised prompt debt के बिना mid-level speed। Review engagement का हिस्सा, extra SKU नहीं।
जानबूझकर quarter में दस clients
Revolving bench नहीं चलाते। Capacity limited ताकि interview वाला engineer standup वाला हो।
GenAI भर्ती प्रश्न
एक से शुरू करें। ज़्यादातर clients एक senior या mid-level GenAI engineer embed करते हैं, RAG, prompt या chatbot backlog justify करे तो pair add।
Product work हो तो चारों। RAG seat retrieval और citations owned। Prompt seat templates, tools और eval owned। Chatbot seat conversation state और guards owned। Generation seat summarization और drafting cost checks के साथ owned। सिर्फ stacks shortlist जो ship करते हैं।
AI / ML hire या Python hire। यह LLM-application seat नहीं। Intro call पर बताएँ, training या API-only brief पर RAG profile force नहीं करेंगे।
Role map और approve के बाद first PRs typically एक हफ्ते में, repo, data sources और model keys ready हों तो faster।
हाँ। GitHub, Jira, CI, standups। Parallel process invent नहीं unless आप ask करें।
Hourly (₹1,800) spikes और defined tickets: सिर्फ worked hours pay। Monthly seat (₹1,66,000) named GenAI engineer sprint पर, ~160 hours dedicated capacity। Same month hourly bill हो तो ₹2,88,000। Seniority और overlap intro call पर confirm।
Product को GenAI engineer दें जो playground से आगे ship कर सके
RAG vs prompts vs chat vs summarization और production में पहली चीज़ बताएँ। Named profile, start window और two-week plan लौटाएँगे।