भर्ती: हैदराबाद में LLM और RAG इंजीनियर (हाइब्रिड) – हिंदूटोन

हिंदूटोन में भर्ती जारी है। यह हिंदूटोन में एक वर्तमान रिक्ति है, जो 17 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित की गई।

नौकरी का विवरण

• नियोक्ता: हिंदूटोन (HinduTone)
• पद: LLM और RAG इंजीनियर
• स्थान: हैदराबाद, तेलंगाना, भारत
• कार्य मोड: हाइब्रिड
• नौकरी का प्रकार: पूर्णकालिक
• अनुभव: रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम बनाने का अनुभव
• अंतिम तिथि: 30 नवंबर 2026
• आवेदन: कॉल / व्हाट्सऐप +91-9666019191 या हिंदूटोन संपर्क पेज

भूमिका के बारे में

हिंदूटोन एक बड़ी और लगातार बढ़ती लाइब्रेरी प्रकाशित करता है: मंदिर परिचय, त्योहारों की व्याख्या, दैनिक पंचांग पेज, देवताओं के नाम, करियर लेख और सामुदायिक कहानियाँ, अंग्रेज़ी, हिंदी और तेलुगु में। उस लाइब्रेरी में सही अंश ढूँढना, और बिना कोई विवरण गढ़े उसी से पाठक के प्रश्न का उत्तर देना, एक अच्छी तरह बने रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम का काम है। हम एक LLM और RAG इंजीनियर की भर्ती कर रहे हैं, जो इस सिस्टम को डिज़ाइन करें, बनाएँ और मापें।

यह पद पूर्णकालिक और हाइब्रिड है, और हैदराबाद में स्थित है। आप तय करेंगे कि सामग्री को कैसे विभाजित, एम्बेड, इंडेक्स और सर्च किया जाए, परिणामों को कैसे रीरैंक किया जाए, और उत्तर उन पेजों की ओर कैसे संकेत करें जिनसे वे आए हैं। किसी मंदिर के समय या किसी त्योहार की तिथि के बारे में पूछने वाला पाठक ऐसे उत्तर का हकदार है जो हमारे प्रकाशित पेजों पर आधारित हो और जिसमें स्पष्ट उद्धरण हो, या फिर एक ईमानदार "यह जानकारी हमारे पास नहीं है"।

यह भूमिका ऐसे इंजीनियर के लिए उपयुक्त है जो पहले ही डेमो से आगे बढ़कर RAG सिस्टम बना चुके हैं, जो रिट्रीवल गुणवत्ता के आँकड़ों की परवाह करते हैं, और जिनके लिए हैलुसिनेशन कम करना बाद में सोची जाने वाली बात नहीं, बल्कि एक रोचक इंजीनियरिंग समस्या है।

आप क्या करेंगे

• विभिन्न प्रकार की सामग्री के अनुकूल चंकिंग रणनीतियाँ डिज़ाइन करना, जैसे लंबे त्योहार लेख, छोटे मंदिर तथ्य ब्लॉक और तिथि-आधारित पंचांग प्रविष्टियाँ।
• एम्बेडिंग मॉडल चुनना, परखना और चलाना, जिनमें वे मॉडल भी शामिल हैं जो हिंदी और तेलुगु पाठ को अच्छी तरह संभालते हैं।
• सामग्री डेटाबेस के साथ-साथ वेक्टर इंडेक्स बनाना और बनाए रखना, उदाहरण के लिए pgvector के साथ।
• कीवर्ड सर्च और वेक्टर सर्च को मिलाकर हाइब्रिड रिट्रीवल बनाना, और दोनों के भार को ट्यून करना।
• मॉडल तक पहुँचने से पहले प्राप्त अंशों के क्रम को बेहतर बनाने के लिए रीरैंकिंग जोड़ना।
• हर जनरेट किए गए उत्तर में उपयोग किए गए स्रोत पेजों का उद्धरण सुनिश्चित करना, और जब स्रोत किसी उत्तर का समर्थन न करें तो विनम्रता से मना करना।
• वास्तविक पाठकों जैसे प्रश्नों के साथ रिट्रीवल मूल्यांकन सेट बनाना और समय के साथ रिकॉल, प्रिसिज़न और उत्तर की विश्वसनीयता (faithfulness) को ट्रैक करना।
• हैलुसिनेशन को खोजना और कम करना, विशेषकर तिथियों, समय, स्थानों और नामों के संबंध में।
• जब संपादक पेज प्रकाशित, अपडेट या हटाएँ, तब इंडेक्स को ताज़ा रखना, ताकि पुरानी सामग्री उत्तरों में न आए।
• क्वेरी लेटेंसी और इंडेक्स के आकार की निगरानी करना, और लाइब्रेरी के लगातार बढ़ने के लिए योजना बनाना।
• पाइपलाइन का स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण करना, ताकि अन्य इंजीनियर और संपादक समझ सकें कि उत्तर कैसे तैयार होते हैं।

हमें किन कौशलों की तलाश है

अनिवार्य

• वास्तविक लोगों द्वारा उपयोग किए गए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम बनाने का अनुभव, केवल प्रोटोटाइप नहीं।
• मज़बूत Python कौशल और डेटाबेस के साथ काम करने में सहजता।
• एम्बेडिंग, वेक्टर सिमिलैरिटी सर्च और कम से कम एक वेक्टर स्टोर का व्यावहारिक ज्ञान।
• चंकिंग विकल्पों का अनुभव और यह समझ कि वे रिट्रीवल को कैसे प्रभावित करते हैं।
• हाइब्रिड सर्च (उदाहरण के लिए डेंस रिट्रीवल के साथ BM25) और रीरैंकिंग मॉडलों से परिचय।
• रिट्रीवल मूल्यांकन डिज़ाइन करने और परिणामों को ईमानदारी से पढ़ने की क्षमता।
• अच्छा SQL कौशल, आदर्श रूप से PostgreSQL के साथ।

होना अच्छा है

• PostgreSQL के भीतर pgvector या इसी तरह के किसी एक्सटेंशन का व्यावहारिक उपयोग।
• बहुभाषी या क्रॉस-लिंगुअल रिट्रीवल का अनुभव, विशेषकर भारतीय भाषाओं के लिए।
• उद्धरण और ग्राउंडिंग तकनीकों का ज्ञान, जो उत्तर के वाक्यों को स्रोत अंशों से जोड़ती हैं।
• बार-बार संपादित होने वाली सामग्री के लिए इंक्रीमेंटल इंडेक्सिंग और चेंज डिटेक्शन का अनुभव।
• क्वेरी रीराइटिंग, मेटाडेटा फ़िल्टरिंग या तिथि-आधारित रिट्रीवल से परिचय।
• हिंदू संस्कृति, मंदिरों और त्योहारों में रुचि, जिससे उत्तर की गुणवत्ता परखना आसान हो जाता है।

किसे आवेदन करना चाहिए

हम ऐसे इंजीनियरों की तलाश में हैं जिन्हें RAG सिस्टम बनाने का वास्तविक अनुभव है। कंप्यूटर साइंस, IT, डेटा साइंस या किसी संबंधित क्षेत्र में डिग्री सहायक है, हालाँकि पूरे किए गए प्रोजेक्ट्स के माध्यम से दिखाए गए समकक्ष व्यावहारिक कौशल का भी उतना ही स्वागत है। यदि आपका अनुभव अधिकतर सामान्य बैकएंड काम का है और आप अभी-अभी रिट्रीवल सीख रहे हैं, तो आपको हमारी अन्य तकनीकी नौकरियों में अधिक उपयुक्त अवसर मिल सकता है। आपको कुछ दिन हमारे हैदराबाद कार्यालय से और बाकी दिन घर से काम करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

आप कैसे आगे बढ़ेंगे

हिंदूटोन जानकारी को कैसे खोजता है और उसे स्रोतों पर कैसे आधारित करता है, इसके मुख्य ज़िम्मेदार आप होंगे, और यह इस बात का केंद्रीय हिस्सा है कि पाठक साइट से कैसे जुड़ेंगे। सामग्री विविध, बहुभाषी और लगातार बदलने वाली है, इसलिए आप तिथि-संवेदनशील रिट्रीवल और क्रॉस-स्क्रिप्ट मैचिंग जैसी समस्याओं पर काम करेंगे, जो कहीं और मिलना कठिन है। आप वे मूल्यांकन मानक तय करेंगे जिनका दूसरे पालन करेंगे, और आपके माप मॉडलों, इंडेक्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर से जुड़े निर्णयों का मार्गदर्शन करेंगे। जैसे-जैसे लाइब्रेरी बढ़ेगी, आपके द्वारा लिए गए स्केल और डिज़ाइन संबंधी निर्णय और भी महत्वपूर्ण होते जाएँगे।

आप उन संपादकों के साथ भी निकटता से काम करेंगे जो सामग्री को सबसे अच्छी तरह जानते हैं। कौन-से उत्तर सही लगते हैं और कौन-से चुपचाप मूल बात से चूक जाते हैं, इस पर उनकी प्रतिक्रिया रिट्रीवल गुणवत्ता की आपकी समझ को इस तरह निखारेगी जैसा अकेले मेट्रिक्स नहीं कर सकते। कई इंजीनियरों को लगता है कि आँकड़ों और संपादकीय विवेक का यही मेल काम को संतोषजनक बनाता है, और यह ऐसा कौशल है जो आगे चाहे कोई भी टूल और मॉडल आएँ, उपयोगी बना रहता है।

अपना आवेदन तैयार करना

• आपके द्वारा बनाए गए किसी RAG सिस्टम का वर्णन करें: उसमें कौन-सी सामग्री थी, कॉर्पस कितना बड़ा था और उसका उपयोग किसने किया।
• उस सिस्टम के लिए अपने चंकिंग और एम्बेडिंग विकल्पों को समझाएँ और बताएँ कि परीक्षण के बाद आपने क्या बदला।
• आपके द्वारा ट्रैक किए गए रिट्रीवल मेट्रिक्स साझा करें, जैसे किसी निश्चित कट-ऑफ़ पर रिकॉल या उत्तर की विश्वसनीयता, पहले और बाद के आँकड़ों के साथ।
• व्यवहार में हाइब्रिड सर्च या रीरैंकिंग दिखाने वाली कोई GitHub रिपॉज़िटरी या तकनीकी लेख शामिल करें।
• बहुभाषी पाठ पर किए गए किसी भी काम का उल्लेख करें, और बताएँ कि आपने विभिन्न भाषाओं में रिट्रीवल गुणवत्ता की जाँच कैसे की।
• आपके द्वारा पकड़े गए किसी हैलुसिनेशन का एक उदाहरण दें और वह सुधार बताएँ जिससे वह दूर हुआ।

इंटरव्यू से पहले

हमारा AI इंजीनियरिंग नौकरियों और कौशलों पर व्याख्यात्मक लेख उन बुनियादी बातों को दोहराने के लिए उपयोगी है जिन पर इंटरव्यू लेने वाले अक्सर लौटते हैं, जैसे मूल्यांकन डिज़ाइन और मॉडल के ट्रेड-ऑफ़। हमसे मिलने से पहले एम्बेडिंग सिमिलैरिटी माप, हाइब्रिड रैंकिंग विधियाँ और रीरैंकर के व्यवहार को दोहरा लें, और सोचें कि जब पेज हर दिन संपादित होते हों तो आप इंडेक्स को सटीक कैसे रखेंगे।

आवेदन कैसे करें

अपना अपडेटेड रिज़्यूमे साझा करें, जिसमें आपका प्रासंगिक अनुभव, मुख्य कौशल और आपके काम के लिंक हों, जैसे GitHub रिपॉज़िटरी, डिप्लॉय किए गए प्रोजेक्ट या तकनीकी लेख।

• कॉल / व्हाट्सऐप: +91-9666019191
• ऑनलाइन: हिंदूटोन संपर्क पेज का उपयोग करें, कारण में “Other” चुनें और अपना रिज़्यूमे संलग्न करें (PDF, अधिकतम 5 MB)
• विषय पंक्ति: Application for LLM and RAG Engineer – retrieval systems

हिंदूटोन कभी कोई शुल्क नहीं लेता — न आवेदन के लिए, न इंटरव्यू के लिए, न जॉइनिंग के लिए। यदि कोई हिंदूटोन के नाम पर आपसे पैसे माँगे, तो भुगतान न करें और हमारे संपर्क पेज के माध्यम से इसकी सूचना दें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या फ्रेशर्स या छात्र LLM और RAG इंजीनियर पद के लिए आवेदन कर सकते हैं?

इस पद के लिए ऐसे रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम बनाने का अनुभव अपेक्षित है जिनका लोगों ने वास्तव में उपयोग किया हो। जिन छात्रों और फ्रेशर्स ने केवल छोटे डेमो बनाए हैं, उन्हें हमारी फ्रेशर और सीखने पर केंद्रित तकनीकी नौकरियों को देखने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।

इस पद के लिए रिट्रीवल के कौन-से विषय सबसे महत्वपूर्ण हैं?

चंकिंग, एम्बेडिंग, pgvector जैसे टूल्स के साथ वेक्टर सर्च, हाइब्रिड कीवर्ड और वेक्टर सर्च, रीरैंकिंग, उद्धरण और रिट्रीवल मूल्यांकन। तिथियों, समय और नामों से जुड़े हैलुसिनेशन को कम करना इस काम का केंद्रीय हिस्सा है।

इस LLM और RAG इंजीनियर नौकरी का वेतन क्या है?

वेतन प्रकाशित नहीं किया गया है। पहली बातचीत के बाद शॉर्टलिस्ट किए गए उम्मीदवारों के साथ, आपके कौशल और हिंदूटोन में इस भूमिका के लिए आपके अनुभव के आधार पर, इस पर चर्चा की जाती है।

क्या यह पद हाइब्रिड है, और यह कहाँ स्थित है?

हाँ। यह पद हाइब्रिड है और हैदराबाद, तेलंगाना में स्थित है। आप कुछ दिन हैदराबाद में हिंदूटोन कार्यालय से और बाकी दिन घर से काम करेंगे, इसलिए आपको नियमित रूप से हैदराबाद आने-जाने में सक्षम होना चाहिए।

आवेदन की अंतिम तिथि क्या है?

आवेदन की अंतिम तिथि 30 नवंबर 2026 है। हम आवेदनों की समीक्षा उनके आते ही करते हैं, इसलिए जल्दी आवेदन भेजने से हमें आपका काम पढ़ने और आपसे संपर्क करने के लिए अधिक समय मिलता है।

मैं इस LLM और RAG इंजीनियर नौकरी के लिए आवेदन कैसे करूँ?

+91-9666019191 पर कॉल या व्हाट्सऐप करें, या हिंदूटोन संपर्क पेज के माध्यम से कारण में “Other” चुनकर और विषय पंक्ति 'Application for LLM and RAG Engineer – retrieval systems' लिखकर अपना रिज़्यूमे भेजें। हिंदूटोन किसी भी चरण में कोई शुल्क नहीं लेता।

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संपादक की टिप्पणी (17 अक्टूबर 2026)

यह हिंदूटोन की आधिकारिक नौकरी रिक्ति है। वेतन पर शॉर्टलिस्ट किए गए उम्मीदवारों के साथ चर्चा की जाती है और यहाँ सूचीबद्ध नहीं है। यदि पद भर जाता है या बंद हो जाता है, तो यह पेज अपडेट किया जाएगा।