kAIgentic هي شركة برمجيات مؤسسية تقدم حلول الذكاء الاصطناعي كخدمة، ويقع مقرها الرئيسي في سنغافورة. تساعد الشركة المؤسسات المعقدة وكثيفة المعرفة على تحويل المعرفة التشغيلية الضمنية إلى وكلاء ذكاء اصطناعي خاضعين للحوكمة. تجمع منصتها بين إعداد الوكلاء، والتحليل التشخيصي للأفراد والأنظمة والعمليات، وبيئة تشغيل للنشر مع إشراف بشري، وبيانات قياس، وتحسين مستمر. وانطلاقًا من جذور في اليابان وتعاون مع مؤسسات في قطاع الخدمات المالية، تركز kAIgentic على ضمان الموثوقية والامتثال والتحديث العملي للذكاء الاصطناعي لدى الشركات الخاضعة للتنظيم، من دون الحاجة إلى استبدال الأنظمة بالكامل.
مهندس برمجيات أول لأبحاث الذكاء الاصطناعي – kAIgentic (عمل هجين، الهند)
قد قيادة تطوير الرسوم البيانية المعرفية المحكومة وأنظمة التعلم وخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الإنتاجية في kAIgentic. ابنِ حلولًا موثوقة قائمة على الأدلة للعمليات المؤسسية الخاضعة للتنظيم.
الوصف
- قد التصميم والتنفيذ الكاملين لمخطط رسم بياني معرفي يغطي التسلسل الهرمي ومصدر البيانات وإدارة الإصدارات وقابلية التوسع.
- طوّر خطوط أنابيب للاستخراج المؤسس على الأدلة تربط كل ادعاء بدليل المصدر وبحالة معرفية.
- أنشئ وحسّن أطر استدلال متعددة السياقات لإدارة الذاكرة والتحكم في الميزانية والضغط واسع النطاق.
- ابنِ مسارات عمل لتقطير المعرفة تنقل البيانات الخارجية إلى الأنطولوجيا الداخلية.
- طوّر أطرًا للتوحيد تجمع المستندات والمقابلات وسجلات الأحداث مع حل التعارضات.
- أنشئ وحسّن مسارات عمل لتكييف النماذج باستخدام SFT وDPO وRFT.
- طوّر بنية تحتية لحلقات التعلم تلتقط الملاحظات وتدعم التعلم النشط وتحدّث الأنطولوجيا باستمرار.
- ابنِ بيئات ومناهج للتعلم المعزز مع إشارات مكافأة ومقاييس تقييم للتشغيل الآمن.
- طوّر أنظمة استرجاع وتوليد جاهزة للإنتاج ضمن أهداف محددة للجودة وزمن الاستجابة والتكلفة.
- أنشئ أطر تقييم تستخدم معايير تصحيح عمياء والتحقق بواسطة نماذج اللغة الكبيرة كحَكَم لتقييم الاستناد إلى الأدلة والهلوسة.
المتطلبات
- نجاح مثبت في نقل أنظمة أبحاث الذكاء الاصطناعي من النموذج الأولي إلى الإنتاج في بيئات خاضعة للتنظيم.
- العمل بمنهج أصيل للذكاء الاصطناعي وبسرعة تنفيذ عالية.
- خبرة متقدمة في Python وPyTorch، بما في ذلك الضبط الدقيق واسع النطاق باستخدام SFT وDPO وRFT.
- خبرة متخصصة في قواعد بيانات الرسوم البيانية وهندسة الأنطولوجيا، بما يشمل بنية المخططات والتحكم في الإصدارات ومصدر البيانات.
- خبرة عملية في بناء أنظمة استخراج تربط الادعاءات بأدلة المصدر والحالة المعرفية.
- خبرة تطبيقية في بيئات التعلم المعزز وتطوير المناهج ونمذجة المكافآت للأنظمة الذاتية.
- إتقان قوي للتوليد المعزز بالاسترجاع وتقليل زمن الاستجابة والتوسع الفعال من حيث التكلفة.
- القدرة على إجراء أبحاث تطبيقية صارمة عبر تصميم الفرضيات واختبارات الاستئصال والتحقق الإحصائي.
- حسن التقدير عند الاختيار بين تكييف النموذج وهندسة السياق، مع تواصل قوي متعدد الوظائف.
- دكتوراه في الذكاء الاصطناعي أو علوم الحاسوب أو تخصص ذي صلة.
- أربع سنوات على الأقل من الخبرة البحثية الصناعية ذات الصلة.
المزايا
- التعاون عالميًا مع زملاء في سنغافورة والهند واليابان وأوروبا والولايات المتحدة.
- التعلم والتطور إلى جانب قادة ذوي خبرة من مؤسسات كبرى.
- تولي مسؤولية أعمال مؤثرة منذ اليوم الأول.
- العمل في بيئة تقدر الأمان النفسي والنقاش الصريح والتجريب المنضبط.
- الجمع بين سرعة الشركات الناشئة والعمل على بنية تحتية بمقياس المؤسسات.
- المساعدة في التأثير على المنتج وثقافة الشركة ونتائج العملاء.
- معالجة تحديات بالغة الأهمية في بيئات مؤسسية خاضعة للتنظيم.