Zendesk разработва софтуер за обслужване на клиенти и продажби, който помага на организациите да управляват разговори, заявки за поддръжка и взаимоотношения с клиенти в една свързана среда. Платформата обединява съобщения, чат на живо, автоматизация с изкуствен интелект, инструменти за поверителност и защита на данните и работно пространство за агенти, като предоставя на екипите гъвкави начини да организират обслужването, докато се разрастват. Zendesk предлага и професионални услуги и ресурси за обучение, като поставя акцент върху персонализираните взаимодействия с клиенти, интегрираните работни процеси, многообразието и приобщаването и устойчивостта.
Старши инженер по машинно обучение за AI агенти
Развивайте планирането, паметта, оценяването и безопасността на AI агенти за платформата на Zendesk за разрешаване на клиентски запитвания. Изграждайте системи за обучение с подкрепление въз основа на продукционни траектории.
Описание
- Проектирайте структури на паметта и методи за автономно обучение на AI агенти.
- Подобрявайте архитектурата на агентите чрез разбиване на неясни цели, управление на нивата на паметта, целенасочено усвояване на умения и делегиране между множество агенти чрез A2A.
- Изграждайте модели на агенти за обслужване на клиенти с обучение с подкрепление върху продукционни траектории.
- Ръководете изграждането на инфраструктура за обучение с подкрепление, включително графици за възнаграждение, системи за изпълнение на траектории и цикли за обратна връзка.
- Разработвайте многоходови оценки и автоматизиран анализ на траектории.
- Добавете CI проверки за качество и откриване на регресии, за да предотвратите внедрявания при спад в ефективността на агентите.
- Внедрявайте корпоративни предпазни механизми с модели за надзор, контрол на достъпа според правата и валидиране на резултатите.
- Работете съвместно с колеги в хибридната работна среда на Zendesk.
Изисквания
- Най-малко пет години опит в изграждането на продукционни системи за машинно обучение или изкуствен интелект.
- Практически опит с архитектури на агенти, включително планиране, насочване към инструменти, памет и възстановяване след грешки.
- Добра преценка при оценяване и опит в създаването на вътрешни оценки.
- Отлично владеене на Python и PyTorch.
- Познаване на поне една рамка за агенти.
- Добра преценка кога да се изграждат персонализирани решения.
- Опитът с обучение с подкрепление или задълбочената експертиза в езикови модели са по избор; подходящи области са настройването на възнагражденията, компромисите между онлайн и офлайн подходи и използването на манипулирането на възнагражденията като диагностичен сигнал.
Придобивки
- Хибридна работа с възможност за работа от разстояние част от седмицата.
- Приобщаваща работна среда.
- Подходящи условия за кандидати с увреждания и ветерани с увреждания.