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.
Tehisintellekti ja masinõppe arhitekt Ford Motor Companys (hübriidtöö, India)
Loo ettevõtete kasutuseks autonoomseid agente, mitmeagendilisi süsteeme ja RAG-torusid. Vii generatiivne tehisintellekt Google Cloudis MLOpsi, konteinerite ja vektorandmebaaside abil tootmiskasutusse.
Kirjeldus
- Arenda ja juuruta ettevõtte protsesside jaoks autonoomseid ja poolautonoomseid tehisintellekti agente.
- Kavanda mitmeagendilisi arhitektuure, mis hõlmavad orkestreerimist, ülesannete jaotamist, planeerimistsükleid ja agentidevahelist suhtlust.
- Ühenda agendid ettevõtte platvormide, REST- ja GraphQL-liideste, andmebaaside ning Google Cloudi teenustega.
- Loo lühi- ja pikaajalise, episoodilise ning semantilise mälu võimalused.
- Loo, testi, täienda ja halda prompt-malle ning korduskasutatavaid prompt-teeke.
- Hinda, vali ja peenhäälesta alusmudeleid, sealhulgas Geminit Vertex AI Model Gardeni kaudu.
- Loo ja häälesta suure läbilaskevõime ning väikese viivitusega RAG-torusid, sealhulgas dokumentide sisestamist, tükeldamist ja embedding’ute loomist.
- Integreeri skaleeritavaid vektorandmebaase ja halda nende tööd.
- Puhasta ja valmista kasutamiseks ette struktureeritud ja struktureerimata andmed.
- Seadista turvalised Google Cloudi keskkonnad Terraformi taristuna koodi kujul abil.
- Loo ja halda CI/CD-torusid automaattestide, konteinerite ehitamise ning eri keskkondadesse juurutamise jaoks.
- Paki rakendused ja agendid Dockeriga ning juuruta need GKE-s või Cloud Runis.
- Seadista töövoogude orkestreerimine selliste tööriistadega nagu Vertex AI Pipelines või Cloud Composer/Airflow.
- Määra mõõdikud ja testimistorud agentide kvaliteedi, viivituse, tokenikasutuse ning hallutsinatsioonimäärade hindamiseks.
- Lisa sisu filtreerimine ja modereerimine, maandatuse kontrollid, prompt-süstimise kaitsemeetmed, privaatsuskontrollid ning inimese ülevaatuse etapid.
- Seadista tootmiskeskkonna seire, logid, hajusjälitus ja reaalaja hoiatused.
- Täiusta agentide töövooge, mudelite seadeid, vahemälu ja taristut, et parandada kulutõhusust ning jõudlust.
- Halda Giti harusid, pull-päringuid ja koodiülevaatusi.
- Tee koostööd andmeteadlaste, tarkvarainseneride ja äritiimidega, et pakkuda tootmiskasutuseks valmis tehisintellektilahendusi.
- Dokumenteeri süsteemiarhitektuur, agentide töövood, tööriistad, prompt’id, konteinerid ja käitusprotseduurid.
Nõuded
- Vähemalt kolm aastat töökogemust masinõppe või tehisintellekti valdkonna inseneritöös ning tugev MLOpsi põhioskuste pagas.
- Üks kuni kaks aastat praktilist kogemust tootmiskeskkonna LLM-, generatiivse tehisintellekti või agentpõhiste süsteemide kavandamisel ja juurutamisel.
- Pythoni ekspertoskus.
- Kogemus PyTorchi, TensorFlow’ või Scikit-learniga.
- Tugevad teoreetilised ja praktilised teadmised süvaõppest, loomuliku keele töötlusest ja Transformeri arhitektuuridest.
- Praktiline kogemus LangChaini, LangGraphi, LlamaIndexi, CrewAI või Vertex AI Agent Builderiga.
- Tõendatud kogemus Google Cloud Platformi, Dockeri, Kubernetes/GKE, Cloud Runi ja Cloud Functionsiga.
- Tõendatud kogemus vektorindekseerimise, semantilise otsingu, Vertex AI Vector Searchi, AlloyDB või võrreldavate tööriistadega.
- SQL- ja NoSQL-andmebaaside ning REST- ja GraphQL-liideste tundmine.
- Kogemus Terraformi, Giti ja CI/CD-tööriistadega, näiteks Cloud Buildi, GitLab CI või Jenkinsiga.
- Kogemus Prometheuse, Cloud Loggini või LangSmithiga ning LLM-väljundite kvaliteedi ja ohutuse hindamisega.
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer või Professional Cloud Architecti sertifikaat tuleb kasuks.
- Bakalaureusekraad või samaväärne kvalifikatsioon.