Ford Motor Company
Ford Motor Company
Ford Motor Company যুক্তরাষ্ট্রভিত্তিক একটি অটোমোবাইল নির্মাতা প্রতিষ্ঠান, যার ইতিহাস ১৯০৩ সাল থেকে শুরু। যানবাহন উন্নয়ন ও উৎপাদনের পাশাপাশি প্রতিষ্ঠানটি মোবিলিটি সেবা, ডিজিটাল অভিজ্ঞতা এবং সফটওয়্যার খাতে তাদের কার্যক্রম বাড়াচ্ছে। Ford-এর কাজের মধ্যে টেকসই উন্নয়নমূলক উদ্যোগ ও পরিবেশগত লক্ষ্যও রয়েছে, যা পরিবহন, উদ্ভাবন, সম্প্রদায়ের ওপর প্রভাব এবং দায়িত্বশীল ব্যবসায়িক চর্চাকে যুক্ত করা একটি দৃষ্টিভঙ্গি প্রকাশ করে।

ফোর্ড মোটর কোম্পানিতে এআই/এমএল আর্কিটেক্ট (হাইব্রিড, ভারত)

এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের জন্য স্বয়ংক্রিয় এজেন্ট, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম এবং রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন পাইপলাইন তৈরি করুন। MLOps, কনটেইনার ও ভেক্টর ডেটাবেস ব্যবহার করে Google Cloud-এ প্রোডাকশন জেনারেটিভ AI ডেপ্লয় করুন।

বিবরণ

  • এন্টারপ্রাইজ প্রক্রিয়ার জন্য স্বয়ংক্রিয় ও আধা-স্বয়ংক্রিয় AI এজেন্ট তৈরি ও ডেপ্লয় করুন।
  • অর্কেস্ট্রেশন, কাজ ভাগ করা, পরিকল্পনার লুপ এবং এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগসহ মাল্টি-এজেন্ট আর্কিটেকচার ডিজাইন করুন।
  • এজেন্টগুলোকে এন্টারপ্রাইজ প্ল্যাটফর্ম, REST ও GraphQL API, ডেটাবেস এবং Google Cloud পরিষেবার সঙ্গে যুক্ত করুন।
  • স্বল্পমেয়াদি, দীর্ঘমেয়াদি, এপিসোডিক ও সেম্যান্টিক মেমোরির সক্ষমতা তৈরি করুন।
  • প্রম্পট টেমপ্লেট ও পুনর্ব্যবহারযোগ্য প্রম্পট লাইব্রেরি তৈরি, পরীক্ষা, পরিমার্জন এবং রক্ষণাবেক্ষণ করুন।
  • Gemini-সহ ফাউন্ডেশন মডেলগুলো মূল্যায়ন, নির্বাচন ও ফাইন-টিউন করুন; Gemini ব্যবহার করুন Vertex AI Model Garden-এর মাধ্যমে।
  • ডকুমেন্ট গ্রহণ, খণ্ডায়ন এবং এমবেডিং তৈরি-সহ উচ্চ থ্রুপুট ও কম লেটেন্সির RAG পাইপলাইন তৈরি ও টিউন করুন।
  • স্কেলযোগ্য ভেক্টর ডেটাবেস সমন্বয় ও পরিচালনা করুন।
  • ব্যবহারের জন্য কাঠামোবদ্ধ ও অ-কাঠামোবদ্ধ ডেটা পরিষ্কার ও প্রস্তুত করুন।
  • Terraform-ভিত্তিক ইনফ্রাস্ট্রাকচার অ্যাজ কোড দিয়ে নিরাপদ Google Cloud পরিবেশ তৈরি করুন।
  • বিভিন্ন পরিবেশে স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা, কনটেইনার বিল্ড এবং ডেপ্লয়মেন্টের জন্য CI/CD পাইপলাইন তৈরি ও রক্ষণাবেক্ষণ করুন।
  • Docker দিয়ে অ্যাপ্লিকেশন ও এজেন্ট প্যাকেজ করুন, তারপর GKE বা Cloud Run-এ ডেপ্লয় করুন।
  • Vertex AI Pipelines বা Cloud Composer/Airflow-এর মতো টুল দিয়ে ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন স্থাপন করুন।
  • এজেন্টের গুণমান, লেটেন্সি, টোকেন ব্যবহার এবং হ্যালুসিনেশনের হার যাচাইয়ের জন্য মেট্রিক ও পরীক্ষার পাইপলাইন নির্ধারণ করুন।
  • কনটেন্ট ফিল্টারিং, মডারেশন, গ্রাউন্ডিং যাচাই, প্রম্পট-ইনজেকশন প্রতিরোধ, গোপনীয়তা নিয়ন্ত্রণ এবং মানবীয় পর্যালোচনার ধাপ যুক্ত করুন।
  • প্রোডাকশন মনিটরিং, লগ, ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেসিং এবং রিয়েল-টাইম অ্যালার্ট স্থাপন করুন।
  • খরচ ও পারফরম্যান্স উন্নত করতে এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো, মডেল সেটিংস, ক্যাশিং এবং অবকাঠামো উন্নত করুন।
  • Git ব্রাঞ্চ, পুল রিকোয়েস্ট এবং কোড রিভিউ পরিচালনা করুন।
  • প্রোডাকশন-প্রস্তুত AI সমাধান দিতে ডেটা সায়েন্টিস্ট, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ব্যবসায়িক দলের সঙ্গে কাজ করুন।
  • সিস্টেম আর্কিটেকচার, এজেন্ট ফ্লো, টুল, প্রম্পট, কনটেইনার এবং পরিচালন পদ্ধতি নথিভুক্ত করুন।

প্রয়োজনীয়তা

  • মেশিন লার্নিং বা AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে অন্তত তিন বছরের পেশাগত অভিজ্ঞতা এবং MLOps-এ মজবুত ভিত্তি।
  • প্রোডাকশন LLM, জেনারেটিভ AI বা এজেন্টিক সিস্টেম ডিজাইন ও ডেপ্লয় করার এক থেকে দুই বছরের ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা।
  • Python-এ বিশেষজ্ঞ পর্যায়ের দক্ষতা।
  • PyTorch, TensorFlow অথবা Scikit-learn নিয়ে অভিজ্ঞতা।
  • ডিপ লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং Transformer আর্কিটেকচার সম্পর্কে তাত্ত্বিক ও ব্যবহারিক জ্ঞান।
  • LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI অথবা Vertex AI Agent Builder নিয়ে ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা।
  • Google Cloud Platform, Docker, Kubernetes/GKE, Cloud Run এবং Cloud Functions-এ প্রমাণিত অভিজ্ঞতা।
  • ভেক্টর ইনডেক্সিং, সেম্যান্টিক সার্চ, Vertex AI Vector Search, AlloyDB অথবা সমতুল্য টুলে প্রমাণিত অভিজ্ঞতা।
  • SQL ও NoSQL ডেটাবেস, REST API এবং GraphQL API সম্পর্কে জ্ঞান।
  • Terraform, Git এবং Cloud Build, GitLab CI অথবা Jenkins-এর মতো CI/CD টুলে অভিজ্ঞতা।
  • Prometheus, Cloud Logging অথবা LangSmith ব্যবহারের অভিজ্ঞতা এবং LLM আউটপুটের গুণমান ও নিরাপত্তা মূল্যায়নের অভিজ্ঞতা।
  • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer অথবা Professional Cloud Architect সার্টিফিকেশন থাকলে বিশেষভাবে বিবেচ্য।
  • স্নাতক ডিগ্রি অথবা সমমানের যোগ্যতা।