Ford Motor Company on Ameerika Ühendriikides tegutsev autotootja, mille ajalugu ulatub aastasse 1903. Lisaks sõidukite arendamisele ja tootmisele laiendab ettevõte oma tegevust liikuvusteenustele, digitaalsetele kogemustele ja tarkvarale. F too tegevus hõlmab ka kestlikkuse edendamist ja keskkonnaeesmärkide saavutamist, peegeldades lähenemist, mis ühendab transpordi, innovatsiooni, mõju kogukonnale ja vastutustundliku äritegevuse põhimõtted.
Andmeteadlane, NLP ja generatiivne tehisintellekt Fordis, India, hübriidtöö
Arenda Fordis autotööstuse kasutusjuhtumite jaoks NLP-, LLM- ja generatiivse tehisintellekti tooteid. Loo multimodaalseid töötlusvooge, agentseid töövooge, API-sid ja kasutajatele mõeldud rakendusi suurel skaalal.
Kirjeldus
- Loo NLP-, LLM- ja generatiivse tehisintellekti rakendusi ning tooteid distsiplineeritud programmeerimistavasid järgides.
- Hinda täiustatud mudeleid ja meetodeid autotööstuse rakenduste jaoks.
- Korralda masinõppekatseid mudelite treenimiseks ja järelduste tegemiseks mälu- ja latentsuspiirangute tingimustes.
- Juuruta NLP REST API-sid ja kergeid kasutajaliideseid Dockeri ning Kubernetesega.
- Esitle NLP-, LLM- ja generatiivse tehisintellekti rakendusi Dashi, Plotly ja Streamliti abil.
- Ühenda mitu robotit multimodaalseteks LLM-põhisteks rakendusteks.
- Loo agentseid töövooge Autogeni, AgentBuilderi ja LangGraphi abil.
- Arenda modulaarseid tehisintellekti- ja masinõppetooteid, mis on mõeldud skaleeritavaks kasutuseks.
- Tee koostööd üleilmsete tehnikaekspertidega klassifitseerimise, küsimustele vastamise, vestlusrobotite, tõlkimise, semantilise otsingu ja kokkuvõtete koostamise toodete arendamisel.
Nõuded
- Arvutiteaduse, inseneriteaduse, matemaatika või seotud loodusteaduste valdkonna bakalaureuse- või magistrikraad.
- Süvaõppe teooria ja praktikate mõistmine NLP-rakenduste jaoks.
- Programmeerimiskogemus ADK, A2A, AgentSkillsi, Ontology, Hugging Face'i, LangGraphi, LangChaini, Chainliti, TensorFlow' või PyTorchi, scikit-learni, NumPy ja Pandasega.
- Vähemalt kahe avatud lähtekoodiga NLP-teegi, näiteks spaCy, TorchTexti, fastai.texti või FARM Haystacki, tundmine.
- Tekstitöötlustehnikate, sealhulgas regulaaravaldiste, tokeni- ja sõnaanalüüsi, õigekirjaparanduse, müra vähendamise, lausete segmenteerimise ja klasterdamise, tundmine.
- Praktiline juurutamiskogemus BERT-i või muude peenhäälestatud transformermudelitega järjestuste klassifitseerimiseks, nimega olemite tuvastamiseks või küsimustele vastamiseks.
- Dockeri ja pipenv-, conda- või Poetry-keskkondade tundmine.
- Pythoni projektihaldustavade, sealhulgas setup.py, logimise, pytesti, suhteliste importide ja Sphinxi dokumentatsiooni, tundmine.
- GitHubi töövoogude tundmine.
- Kogemus GCP teenustega, sealhulgas BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build ja Vertex AI.
- Avatud lähtekoodiga võrdlusuuringute ja kokkuvõtete genereerimise tööriistade tööalane tundmine.
- Kogemus GPU- ja CPU-ressursside kasutamisega pilve- ja kohapealsetes keskkondades.
- Võime kasutada pilveplatvorme andmetöötluse, suurandmete ja masinõppe töökoormuste jaoks.
- Kogemus Dockeri, docker-compose'i ja eksperimentaalsete Dockeri funktsioonidega.
- Airflow ja Kubeflow tundmine.
- Kogemus CI/CD- ja infrastruktuur koodina -tööriistadega, nagu Terraform.
- Kogemus Kubernetese või muude konteineriplatvormidega, sealhulgas Helmi ja Argo Workflowsiga.
- Võime luua nõuetele vastavaid, eetilisi, turvalisi ja ohutuid tehisintellekti API-sid.
- Kogemus kasutajaliideste või visualiseeringute arendamisega Gradio, Dashi, Streamliti, Reacti või Django abil.
- Hajusarvutuse kogemus Sparki, Daski, RAPIDS AI või cuDF-iga.
- Võime luua Pythoni API-sid FastAPI, Flaski või Django abil.
- Elasticsearchi ja Apache Solri kasutamise kogemus on eelis; samuti on asjakohane vektoriandmebaaside kasutamise kogemus.
- Kogemus LLM-idega, nagu GPT-5, Gemini, Kimi või Seedance.
- Kogemus generatiivse tehisintellekti mudeli kogu elutsükliga, sealhulgas treenimise, testimise, juurutamise ja jõudluse jälgimisega.
- Kogemus teksti, pildi ja heli jaoks mõeldud multimodaalsete tehisintellekti töötlusvoogude arendamise ja hooldamisega.
- Praktiline kogemus vestlusrobotite või vestlusagentide ulatuslikul juurutamisel erinevatest andmeallikatest pärinevate andmete põhjal.
- Kogemus pildigeneratsiooni- või tõlketööriistade loomisega latentsete difusioonimudelite, näiteks Stable Diffusioni või Instruct Pix2Pixi abil.
- Eksperditeadmised suuremahuliste struktureeritud ja struktureerimata andmetega töötamisest.
- Kogemus suuremahuliste generatiivse tehisintellekti andmekogumite ja väljundite haldamisega.
- Tugevad suhtlus- ja koostööoskused eri geograafilistes piirkondades tegutsevate meeskondadega.