Quantiphi je společnost zabývající se digitálním inženýrstvím, která staví především na umělé inteligenci a pomáhá organizacím využívat technologie umělé inteligence, práce s daty a cloudu při řešení složitých obchodních výzev. Společnost byla založena v roce 2013 a propojuje poradenské a inženýrské know-how s cílem vytvářet škálovatelné aplikace využívající AI, rozvíjet datovou analytiku, modernizovat cloudovou infrastrukturu a dodávat řešení na míru. Quantiphi podporuje organizace v odvětvích, jako jsou zdravotnictví, finance, vzdělávání, maloobchod a logistika, a mezi její technologické partnery patří AWS, Google Cloud a NVIDIA. Týmy společnosti se zaměřují na převádění pokročilých technologií do praktických řešení pro transformaci podniků.
Seniorní inženýr strojového učení ve společnosti Quantiphi — Bombaj, práce v kanceláři
Ve společnosti Quantiphi povedete návrh a dodávku škálovatelných systémů strojového učení, LLM a konverzační AI. Budete vytvářet agentní frameworky, schopnosti MLOps a řešení integrovaná s AWS.
Popis
- Navrhovat, vyvíjet a nasazovat škálovatelná řešení strojového učení zahrnující tradiční ML, LLM a konverzační AI.
- Převzít odpovědnost za celý životní cyklus ML a AI od přípravy dat a tvorby příznaků až po vývoj, validaci, nasazení a monitorování modelů.
- Vytvářet produkčně připravené agentní frameworky s voláním nástrojů a koordinovanými pracovními postupy více agentů.
- Uplatňovat postupy MLOps v systémech strojového učení a systémech založených na LLM.
- Vyvíjet spolehlivá REST API, která propojují řešení ML a konverzační AI s podnikovými aplikacemi a externími službami.
- Budovat škálovatelné možnosti analytiky konverzací a observability pro systémy AI.
- Spolupracovat s datovými vědci, datovými inženýry, produktovými manažery a zainteresovanými stranami na převodu obchodních potřeb do škálovatelných řešení ML a AI.
- Navrhovat řešení využívající LLM a vést vývoj agentních frameworků na infrastruktuře AWS.
Požadavky
- 4–7 let odborné praxe.
- Prokazatelná schopnost navrhovat, vyvíjet a nasazovat rozsáhlá řešení ML včetně tradičního strojového učení a konverzační AI založené na LLM.
- Zkušenosti s řízením celého životního cyklu ML a AI včetně přípravy dat, tvorby příznaků, vývoje, validace, nasazení a monitorování modelů.
- Zkušenosti s návrhem produkčních agentních frameworků, pracovních postupů s voláním nástrojů a koordinací více agentů.
- Odbornost v oblasti MLOps zahrnující nasazování, monitorování a optimalizaci systémů ML a LLM.
- Dobrá znalost regresí, rozhodovacích stromů, SVM, ensemble metod, shlukování, předzpracování dat, výběru příznaků a statistického modelování.
- Pokročilé porozumění tvorbě promptů, optimalizaci kontextu, vzorcům agentního uvažování, RAG, vektorovým databázím a sémantickému vyhledávání.
- Pokročilá znalost Pythonu a knihoven scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain a CrewAI.
- Zkušenosti s tvorbou robustních REST API pro ML modely a aplikace konverzační AI.
- Zkušenosti se službami AWS, jako jsou SageMaker a Bedrock.
- Zkušenosti s vývojem škálovatelných frameworků analytiky konverzací a observability AI.
- Vynikající schopnosti řešit problémy, komunikovat a řídit vztahy se zainteresovanými stranami.
- Zkušenost s Model Context Protocol (MCP) nebo srovnatelnými standardy komunikace agentů je výhodou.
- Zkušenost s automatizací zákaznické podpory nebo technologiemi kontaktních center je výhodou.
- Certifikace v oblasti cloudové AI, například AWS ML Specialty, Azure AI Engineer nebo Google Cloud ML Engineer, jsou výhodou.
Benefity
- Pracovní prostředí založené na transparentnosti, rozmanitosti, integritě, vzdělávání a kariérním rozvoji.
- Prostředí podporující inovace i profesní a osobní růst.