AI
AIshala
.

AI শিখ

Courses
বিষয়
দক্ষতা
ভূমিকা

AI চাকৰি

চাকৰি খুঁজুন
ক্যারিয়ার পথ

AI কমিউনিটি

অধ্যায়
ইভেন্ট

আরও জানুন

সরঞ্জাম
প্রদানকারী দ্বারা
গাইড
🌐
EN
হোম
/
চাকরী
/
RAG Engineer — Cohere India
T1
Cohere

RAG Engineer — Cohere India

Cohere is hiring RAG Engineers for India operations. ₹40-80 LPA. Bengaluru / remote. Eligibility: 3+ years building retrieval-augmented systems. Required: deep embedding + retrieval expertise, vector databases (Weaviate / Qdrant / Pinecone), LLM application architecture, producti
private-mnc
RAG Engineer
mid
hybrid

দ্রুত উত্তর: Cohere India seeks RAG Engineers (₹40–80 LPA, Bengaluru/remote) with 3+ years building retrieval-augmented systems. Expertise in vector databases, embeddings, and LLM architecture required. Direct application via Cohere careers portal.

About this RAG Engineer role at Cohere

Cohere, a leader in generative AI and LLM technology, is building its India operations and seeking RAG Engineers in Bengaluru. This is a mid-level position for experienced AI engineers who want to work on retrieval-augmented generation systems at scale—a core competency in modern LLM applications. Based in Bengaluru with hybrid flexibility, this role puts you at the center of AI infrastructure innovation.

What you'll do

  • Design and optimize retrieval-augmented generation (RAG) pipelines that combine LLMs with external knowledge sources for improved accuracy and relevance.
  • Work with vector databases like Weaviate, Qdrant, or Pinecone to manage embeddings and implement efficient semantic search at scale.
  • Develop and fine-tune embedding models that power retrieval quality, ensuring relevance and performance in production environments.
  • Build LLM application architectures that integrate retrieval systems, prompting strategies, and response generation into cohesive production systems.
  • Deploy and monitor RAG systems in production, managing performance, latency, and cost optimization across real-world workloads.
  • Collaborate with cross-functional teams to implement information retrieval best practices and improve model performance iteratively.

Who should apply

You need 3+ years of hands-on experience building retrieval-augmented systems or similar AI infrastructure. This is a mid-level role—not entry-level—so you should have shipped production AI systems before. Deep expertise in embeddings and vector databases is essential; familiarity with at least one of Weaviate, Qdrant, or Pinecone is expected. You understand LLM application architecture and deployment challenges. If you're a senior engineer with this background, you're absolutely welcome to apply; Cohere values strong technical depth.

Salary & offer in context

Cohere offers ₹40–80 LPA (₹3,33,333–₹6,66,667 per month), positioning this role in the upper-mid band for AI engineer salaries in India. For a RAG Engineer in Bengaluru with 3+ years experience at a private MNC, this reflects market rates for specialized AI infrastructure roles—particularly at a company betting heavily on LLM capabilities.

Path to apply

This is a direct online application through Cohere's careers portal—no exam, no gatekeeping process. You apply directly to Cohere and move through their standard technical interview process. The application deadline is 13 June 2026, so if this role interests you, apply within the next two weeks. Cohere typically moves quickly on hiring for India operations.

এক নজরে

সেক্টর
Private-mnc
কিভাবে Apply করবে
Online-portal
ভূমিকা
RAG Engineer
অভিজ্ঞতা
Mid
বেতন
₹333333 – ₹666667/মাস
জায়গা
Bengaluru
কাজের ধরন
Hybrid
শেষ সময়
2026-06-13T00:00:00.000Z
শেষ যাচাইকৃত
2026-06-12T00:00:00.000Z

RAG Engineer ভূমিকার জন্য যোগ্য হতে বিনামূল্যে Course লেডার

এই ভূমিকার জন্য AIshala-র যাচাইকৃত বিনামূল্যে Courses ধাপে ধাপে সাজানো আছে। মোট প্রস্তুতির সময়: 6 সপ্তাহ।

Step 1
বিনামূল্যে AI ফাউন্ডেশন
Covers RAG architecture, retrieval pipelines, and LLM integration—the core concept for this role.
Step 2
প্র্যাক্টিস + পোর্টফোলিও
Teaches production deployment, scaling, and monitoring of LLM applications—essential for Cohere's infrastructure focus.
Step 3
আত্মবিশ্বাসের সাথে Apply করুন
Provides hands-on patterns for embeddings, vector search, and prompt engineering in real-world RAG systems.

যে প্রশ্নগুলো সবাই করে

এই চাকরিতে কিভাবে Apply করব?

এই পেজের টপে থাকা Apply on Cohere বাটনে ক্লিক করুন। সরাসরি নিয়োগকর্তার অফিশিয়াল Apply ফর্মে চলে যাবেন। AIshala নিজে Apply সংগ্রহ করে না — আমরা সরাসরি কোম্পানিতে পাঠিয়ে দিই।

এই চাকরি এখনও খোলা আছে?

হ্যাঁ — আমি প্রতিটা লিস্ট চেক করি এবং বন্ধ চাকরিগুলো বাদ দিই। শেষ সময় (যখন আছে) ওপরের বেজে দেখা যায়। যদি পুরনো লিস্টিং পান, Contact এর মাধ্যমে জানান, আমরা ২৪ ঘণ্টায় চেক করে দেব।

এই চাকরির জন্য কোন বিনামূল্যে Courses আছে?

ওপরে থাকা course ladder সেকশনে দেখুন — এগুলো AIshala-র যাচাইকৃত এবং এই নির্দিষ্ট চাকরির স্কিলের জন্য ধাপে ধাপে সাজানো বিনামূল্যে Courses। প্রতিটা ধাপে মোট প্রস্তুতির সময় দেওয়া আছে।

AIshala কি আমার আবেদনে সাহায্য করবে?

আমরা সরাসরি মেন্টরিং করি না, কিন্তু আমাদের City Chapters

AI
AIshala
.

ভারতের জন্য বিনামূল্যে AI শিক্ষার হাব। ইন্টারনেটের সেরা বিনামূল্যে AI শিক্ষা জমা করে, ভারতীয় শিক্ষার্থীদের জন্য সুন্দরভাবে সাজিয়ে দেওয়া।

শিখুন

সব Courses
বিষয়
প্রদানকারী দ্বারা
ভূমিকা দ্বারা
ব্লগ আর গাইড

কমিউনিটি

শহর অধ্যায়
ইভেন্ট
অ্যাম্বাসেডর হও
Course জমা দিন

আমাদের সম্পর্কে

আমাদের মিশন
যোগাযোগ করুন
আমাদের সাথে কাজ করুন
মিডিয়া কিট

ভাষা

English
हिन्दी (Q2 2026)
தமிழ் (Q3 2026)
తెలుగు (Q3 2026)
© 2026 AIshala. ভারতে ❤️ দিয়ে বানানো।
Twitter
LinkedIn
YouTube
GitHub