Title : Data Scientist with Python AI/ML
Location: Atlanta, GA (Inperson interview needed)
Position type: W2 contract.
Job Description:
We are looking for a highly capableย Technical Lead โPython & AI/MLย with deep expertise in backend engineering, LLM-based applications, RAG architectures, and AI agent frameworks.
You will lead the design, development, and deployment of production-grade AI systems built on Python, modern LLM tooling, retrieval engines, embeddings, and vector databases.
This is a hands-on leadership role focused on building scalable and intelligent AI products.
Investment Banking and financial domain is needed.
Key Responsibilities
- Lead the architecture and development of LLM-driven applications, AI agents, and RAG-based systems.
- Provide technical guidance, conduct code reviews, and mentor junior team members.
- Drive best practices in Python backend engineering, API development, and AI system design.
Backend Engineering (Python)
- Build and maintain backend services usingย FastAPI or Flask.
- Develop scalable API endpoints for AI applications, embeddings, and retrieval systems.
- Ensure backend code quality, modularity, performance, and maintainability.
LLMs, RAG, and AI Agent Development
- Build AI applications using:ย LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, Haystack, LlamaIndex, AutoGen
โขย ย ย ย ย ย Develop autonomous or semi-autonomous AI agents with tool calling and workflow graphs.
โขย ย ย ย ย ย Implement Retrieval-Augmented Generation (RAG), embedding pipelines, chunking strategies, reranking, and grounding techniques.
โขย ย ย ย ย ย Work with OpenAI SDK and other LLM providers (Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, etc.).
โขย ย ย ย ย ย Manage prompt engineering, prompt routing, safety guardrails, and evaluation metrics.
Data & Vector Search Engineering
โขย ย ย ย ย ย Build data pipelines for indexing, embeddings, and retrieval workflows.
โขย ย ย ย ย ย Work withย SQL databasesย (PostgreSQL, MySQL, etc.) for metadata and application storage.
โขย ย ย ย ย ย Work withย vector databasesย such as:ย Redis,ย Postgres with pgvector,ย Elasticsearch,ย Neo4j, or others.
โขย ย ย ย ย ย Implement and optimize search workflows usingย FAISSย or similar similarity search libraries.
MLOps, Deployment & Observability
โขย ย ย ย ย ย Deploy AI services using Docker, container orchestration, and cloud environments.
โขย ย ย ย ย ย Implement monitoring for AI behavior, performance, error rates, and retrieval accuracy.
โขย ย ย ย ย ย Set up CI/CD pipelines for backend and AI components.
โขย ย ย ย ย ย Optimize inference cost, latency, and reliability.
Cross-Functional Collaboration
โขย ย ย ย ย ย Collaborate with product, data engineering, and business teams to understand requirements.
โขย ย ย ย ย ย Translate business problems into scalable AI architectures and deliver practical solutions.
โขย ย ย ย ย ย Communicate technical decisions, trade-offs, and progress to stakeholders.
Required Qualifications
โขย ย ย ย ย ย Bachelorโs/Masterโs degree in Computer Science, AI/ML, Data Science, or related fields.
โขย ย ย ย ย ย 10+ years of experience inย Python backend development.
โขย ย ย ย ย ย Strong proficiency inย FastAPI or Flask.
โขย ย ย ย ย ย Strong working knowledge ofย SQL databasesย (Postgres, MySQL, etc.).
โขย ย Hands-on expertise withย vector databases:
Redis,ย Postgres/pgvector,ย Elasticsearch, orย Neo4j.
โขย ย ย ย ย ย Practical experience withย FAISSย for similarity search.
โขย ย ย ย ย ย Hands-on experience with modern LLM frameworks:
LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, Haystack, LlamaIndex, AutoGen.
โขย ย ย ย ย ย Strong understanding of:
- Embeddings & vector search
- RAG pipelines
- Retrieval optimization
- Chunking strategies
- Document loaders & indexing
โขย ย ย ย ย ย Experience building AI apps usingย OpenAI SDKย or similar.
โขย ย ย ย ย ย Experience deploying APIs/services using Docker and cloud environments.
โขย ย ย ย ย ย Leadership experience: guiding teams, conducting reviews, driving architecture decisions.