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Quantiphi
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1001 – 5000 Empleados
Patrocinador de visa H1BAtención sanitariaConsultoríaLogística
Quantiphi es una empresa de ingeniería digital centrada en la inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a aplicar tecnologías de inteligencia artificial, datos y nube para abordar desafíos empresariales complejos. Fundada en 2013, la empresa combina experiencia en consultoría e ingeniería para crear aplicaciones de inteligencia artificial escalables, desarrollar capacidades de análisis de datos, modernizar infraestructuras en la nube y ofrecer implementaciones personalizadas. Su trabajo apoya a organizaciones de sectores como la salud, las finanzas, la educación, el comercio minorista y la logística, con alianzas tecnológicas que incluyen AWS, Google Cloud y NVIDIA. Los equipos de Quantiphi se enfocan en convertir la tecnología avanzada en soluciones prácticas para la transformación empresarial.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de machine learning en Quantiphi - Presencial en Mumbai

Lidera el diseño y la implementación de sistemas escalables de machine learning, LLM e IA conversacional en Quantiphi. Desarrolla marcos de agentes, capacidades MLOps y soluciones integradas con AWS.

INIndiaPresencialTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AWSAzureNubePythonScikit-Learn

Descripción

  • Diseña, desarrolla e implementa soluciones escalables de machine learning que abarcan el aprendizaje automático tradicional, los LLM y la IA conversacional.
  • Gestiona todo el ciclo de vida de ML e IA, desde la preparación de datos y la ingeniería de características hasta el desarrollo, la validación, la implementación y la supervisión de modelos.
  • Crea marcos de agentes listos para producción con invocación de herramientas y flujos de trabajo coordinados entre múltiples agentes.
  • Aplica prácticas de MLOps en sistemas de machine learning y basados en LLM.
  • Desarrolla API REST fiables que conecten soluciones de ML e IA conversacional con aplicaciones empresariales y servicios externos.
  • Construye capacidades escalables de analítica conversacional y observabilidad para sistemas de IA.
  • Colabora con científicos de datos, ingenieros de datos, responsables de producto y otras partes interesadas para convertir las necesidades empresariales en soluciones escalables de ML e IA.
  • Diseña soluciones basadas en LLM y lidera el desarrollo de marcos de agentes sobre infraestructura de AWS.

Requisitos

  • Entre 4 y 7 años de experiencia profesional.
  • Capacidad demostrada para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de ML a gran escala, incluido el aprendizaje automático tradicional y la IA conversacional basada en LLM.
  • Experiencia gestionando el ciclo de vida completo de ML e IA, incluida la preparación de datos, la ingeniería de características, el desarrollo, la validación, la implementación y la supervisión de modelos.
  • Experiencia diseñando marcos de agentes de nivel productivo, flujos de trabajo con invocación de herramientas y coordinación multiagente.
  • Conocimientos de MLOps que abarquen la implementación, la supervisión y la optimización de sistemas de ML y LLM.
  • Sólidos conocimientos de regresión, árboles de decisión, SVM, métodos de conjunto, clustering, preprocesamiento de datos, selección de características y modelado estadístico.
  • Conocimientos avanzados de ingeniería de prompts, optimización de contexto, patrones de razonamiento de agentes, RAG, bases de datos vectoriales y búsqueda semántica.
  • Sólidos conocimientos de Python con scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain y CrewAI.
  • Experiencia desarrollando API REST robustas para modelos de ML y aplicaciones de IA conversacional.
  • Experiencia con servicios de AWS como SageMaker y Bedrock.
  • Experiencia desarrollando marcos escalables de analítica conversacional y observabilidad de IA.
  • Excelentes capacidades de resolución de problemas, comunicación y gestión de partes interesadas.
  • Se valorará la experiencia con Model Context Protocol (MCP) o estándares comparables de comunicación entre agentes.
  • Se valorará la experiencia con automatización de atención al cliente o tecnologías de centros de contacto.
  • Se valorarán certificaciones de IA en la nube, como AWS ML Specialty, Azure AI Engineer o Google Cloud ML Engineer.

Beneficios

  • Un entorno de trabajo centrado en la transparencia, la diversidad, la integridad, el aprendizaje y el desarrollo profesional.
  • Un entorno que fomenta la innovación junto con el crecimiento profesional y personal.

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