1001 – 5000 Служители
Спонсор на виза за квалифициран работникEuromonitor International е утвърдена компания, основана през 1972 г., с между 1 001 и 5 000 служители. Профилът ѝ на работодател показва, че спонсорира квалифицирани работници, което я прави релевантна за професионалисти, проучващи възможности за кариера при опитен международен работодател.
Старши софтуерен инженер по наука за данните и изкуствен интелект
Разработвайте многократно използваеми услуги за класиране, извличане и оценяване за платформата за изкуствен интелект на Euromonitor. Помагайте на продуктовите екипи в глобалния бизнес на Euromonitor за пазарни проучвания и анализ на данни да предоставят AI функционалности.
Описание
- Създавайте многократно използваеми компоненти за класиране, персонализация и препоръки – от експерименти до споделени услуги – с измерими базови показатели за качество.
- Изграждайте и поддържайте обща система за оценяване с подбрани златни набори от данни, потоци LLM-as-a-judge, регресионни проверки в CI и показатели за качество.
- Подобрявайте извличането на структурирани и неструктурирани данни чрез стратегии за разделяне на части и индексиране, хибридно търсене, повторно класиране и управление на жизнения цикъл на embedding-ите.
- Използвайте строги статистически методи за проектиране на експерименти, калибриране на оценители и интерпретиране на промените в качеството.
- Проектирайте и изграждайте бекенд услуги и API за извличане, класиране, оценяване и компоненти на платформата за агентен AI.
- Допринасяйте за рамката за агенти, уменията и регистъра на инструменти, като поддържате ясни SDK интерфейси, обратна съвместимост и добре обмислени абстракции.
- Вграждайте в продукционните компоненти наблюдаемост, телеметрия за разходи и токени, проверки на качеството и механизми за отговорен AI.
- Помагайте на екипите, които използват платформата, да я внедряват чрез референтни реализации, документация и установени модели за разработка.
- Работете с екипите Engineering, Architecture и Data Platform за съгласуване на платформата с практиките за облачна разработка.
- Подобрявате инженерните практики чрез прегледи на дизайна, стандарти за тестване и наставничество.
- Ще докладвате на техническия ръководител като част от екипа по AI и наука за данните в Бенгалуру.
Изисквания
- Най-малко 7 години опит в областта на науката за данните и софтуерното инженерство.
- Силни практически умения в науката за данните, включително основи на машинното обучение, опит с класиране, препоръки или NLP и статистическа подготовка за проектиране и интерпретиране на оценки.
- Доказан опит в изграждането на възможности за AI и наука за данните като многократно използваеми услуги, библиотеки или компоненти, възприети от няколко екипа.
- Практически опит в инженерството на генеративен AI със системи RAG и извличане, както и рамки за оркестрация като LangGraph, LangChain, LlamaIndex или Semantic Kernel.
- Опит с инструменти за работа с prompt-и и оценяване.
- Опит с технологии за векторно или хибридно търсене като Elasticsearch, OpenSearch, Azure AI Search, pgvector или специализирана векторна база данни.
- Силни умения в бекенд инженерството, включително проектиране на API и услуги, потоци за данни и продукционни операции в Azure, AWS или GCP.
- Опит с оркестрация на контейнери в Kubernetes.
- Отлични умения по Python и работни познания по поне още един бекенд език, например C#, Java, Go или TypeScript.
- Дисциплина в продукционното инженерство, включително наблюдаемост и проследяване на LLM натоварвания, автоматизирано тестване, CI/CD и внимание към разходите.
- Способност за ясно обяснение на технически подходи, компромиси, ограничения и резултати пред инженери, продуктови собственици и други заинтересовани страни.
- Опит с MCP или протоколи за извикване на инструменти, среди за изпълнение на агенти или модели на LLM gateway като маршрутизиране, кеширане и резервни варианти.
- Опит с калибриране на системи LLM-as-a-judge, методи със златни набори от данни или провеждане на онлайн експерименти.
- Опит с рамки за оценяване като Ragas, DeepEval или promptfoo.
- Опит в разработването на модели с PyTorch, TensorFlow или scikit-learn, включително обучение или фино настройване отвъд използването на базови модели чрез API.
- Познаване на AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, MLflow, Azure Machine Learning, SageMaker или Vertex AI.
- Принос към вътрешни платформи, библиотеки с отворен код или SDK с външни потребители.
- Опит в извличането на информация или релевантността на резултати от търсене в голям мащаб.
- Опит в пазарни проучвания, издателска дейност, информационни услуги или друга област, в която точността е от решаващо значение.
Придобивки
- Гъвкаво работно време.
- Редовни социални събития, включително срещи след работа и летни и коледни партита.
- Два дни годишно за доброволческа дейност.
- Дарения за новите служители и подкрепа за местни и международни благотворителни организации чрез различни инициативи.
- Конкурентни заплати.
- Частна здравна застраховка.
- Щедър платен годишен отпуск.
- Богати възможности за обучение и развитие.
- Възможности за повишение в рамките на отделите и между тях.
- Награди за талантливи служители.
- Равни възможности за работа и ангажимент за недопускане на дискриминация.