EXL
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EXL ist ein Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, Daten, Analysen und Technologie zu nutzen, um Abläufe zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das Leistungsspektrum umfasst Betriebsmanagement, entscheidungsorientierte Analysen und digitale Transformation. Dabei verfügt EXL über Erfahrung in der Unterstützung von Kunden aus dem Gesundheitswesen, dem Versicherungswesen, dem Finanzsektor und der Logistik. Das Unternehmen verbindet Data Science mit praxisnaher Geschäftsexpertise, um Lösungen zu entwickeln, die auf die Ziele, das Betriebsmodell und den Branchenkontext der jeweiligen Organisation zugeschnitten sind.

KI-MLOps- und LLMOps-Ingenieur

Überführen Sie mehrsprachige NLP- und LLM-Funktionen in produktive KI-Systeme. Entwickeln Sie AWS-Datenpipelines, hybride Suche, Modellbereitstellungs-Workflows und Lösungen zur Verarbeitung großer Dokumentmengen.

Beschreibung

  • Inferenzpipelines für Dokumentklassifizierung, Entitätsextraktion, De-Identifizierung und LLM-basierte Trenderkennung integrieren und optimieren.
  • Data-Science-Module über Airflow-DAGs auf AWS EKS mit durchgängigen Produktions-Workflows verbinden.
  • Hybride Suche mit mehrsprachigen GTE-Dense-Embeddings und lexikalischen GIN-Indizes auf Aurora PostgreSQL entwickeln und optimieren.
  • Eine OpenAI-basierte API-Plattform für mehrsprachige Query-Erweiterung und LLM-gestützte Trenderkennung integrieren.
  • Vorverarbeitungspipelines für verschachtelte JSON-Daten, E-Mail-Anhänge und eingebettete PDFs in S3- und DataLake-Systemen entwickeln und warten.
  • Mehrsprachige unstrukturierte Texte aus 300 GB Schadennotizen und Dokumenten verarbeiten.
  • Chunking-Verfahren und Prozesse zur Metadatenextraktion für Embedding- und Retrieval-Workflows entwickeln.
  • Airflow-DAGs für monatliche Entitätsaktualisierungen, Trenderkennung und die stapelweise De-Identifizierung erstellen und warten.
  • Datenbewegungen zwischen AWS S3, Athena, Glue, Fargate, SQS und Step Functions orchestrieren.
  • Verarbeitungssysteme für mehr als 500.000 Schadensfälle und Hunderte Millionen Text-Chunks skalieren.
  • Machine-Learning-Modelle mit MLflow und Databricks bereitstellen und versionieren.
  • Schemaänderungen und Datenbankmigrationen mit Liquibase auf Aurora PostgreSQL verwalten.
  • Logging, Monitoring und Bewertungsmetriken für die Retrieval-Qualität in Produktionspipelines ergänzen.

Anforderungen

  • Bachelorabschluss in Informatik, Informationstechnologie, Data Science, künstlicher Intelligenz, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Ein Masterabschluss in Data Science, KI/ML, Informatik oder Analytics ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Zertifizierungen im Bereich Cloud- oder Data Engineering sind von Vorteil.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python als Hauptprogrammiersprache und SQL.
  • Erfahrung mit der Integration von LLM-APIs sowie mit mehrsprachigen Embeddings, hybrider Suche, Textklassifizierung, Entitätsextraktion, Named Entity Recognition und der Maskierung personenbezogener Daten.
  • Erfahrung mit Apache Airflow, Batch-Orchestrierung und der Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten.
  • Praktische Erfahrung mit AWS-Services wie S3, Athena, Glue, Fargate, EKS, SQS und Step Functions.
  • Kenntnisse in PostgreSQL oder Aurora, pgvector, GIN-Indizes und Volltextsuche.
  • Erfahrung mit MLflow und Databricks oder Azure Databricks.
  • Erfahrung mit GitHub-basierter Entwicklung, CI/CD, Schemanagement und Produktionssupport.

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