1001 – 5000 Töötajad
Oskustöölise viisa sponsorEuromonitor International on 1972. aastal asutatud väljakujunenud ettevõte, kus töötab 1 001–5 000 töötajat. Ettevõtte värbamisprofiil viitab sellele, et see pakub kvalifitseeritud töötajatele sponsorlust, mistõttu on see asjakohane rahvusvahelise ja kogenud tööandja karjäärivõimalusi uurivatele spetsialistidele.
Vanem tarkvarainsener, andmeteadus ja tehisintellekt
Loo Euromonitori tehisintellekti platvormile taaskasutatavaid järjestus-, infootsingu- ja hindamisteenuseid. Aita tootemeeskondadel pakkuda tehisintellekti võimalusi üleilmse turu-uuringute ja andmeanalüüsi ettevõtte eri osades.
Kirjeldus
- Loo taaskasutatavaid järjestamise, isikupärastamise ja soovitamise komponente alates katsetest kuni ühiste teenusteni ning määra neile mõõdetavad kvaliteedi võrdlustasemed.
- Ehita ja halda ühist hindamiskeskkonda, mis kasutab hoolikalt koostatud kuldandmestikke, LLM-i hindamistorustikke, CI regressiooniväravaid ja kvaliteedimõõdikuid.
- Paranda struktureeritud ja struktureerimata andmete otsingut tükeldamis- ja indekseerimisstrateegiate, hübriidotsingu, ümberjärjestamise ning embedding'ute elutsükli halduse abil.
- Kasuta katsete kavandamiseks, hindajate kalibreerimiseks ja kvaliteedimuutuste tõlgendamiseks rangeid statistilisi meetodeid.
- Kavanda ja ehita taustateenuseid ning API-sid infootsingu, järjestamise, hindamise ja agentse tehisintellekti platvormi komponentide jaoks.
- Panusta agendiraamistikku, oskustesse ja tööriistaregistrisse, hoides SDK-liidesed selged, tagasiühilduvuse tagatuna ja abstraktsioonid läbimõelduna.
- Lisa tootmiskomponentidesse jälgitavus, kulude ja tokenikasutuse seire, kvaliteediväravad ning vastutustundliku tehisintellekti kontrollid.
- Aita platvormi kasutusele võtvadel meeskondadel seda rakendada näidislahenduste, dokumentatsiooni ja väljakujunenud arendusmustrite abil.
- Tee koostööd inseneeria, arhitektuuri ja andmeplatvormi meeskondadega, et viia platvorm kooskõlla pilvenatiivsete tavadega.
- Tugevda inseneritavasid disainiülevaatuste, testimisstandardite ja mentorluse kaudu.
- Annad aru tehnilisele juhile Bengalurus asuvas tehisintellekti ja andmeteaduse meeskonnas.
Nõuded
- Vähemalt 7 aastat kogemust andmeteaduse ja tarkvarainseneeria valdkonnas.
- Tugevad rakendusliku andmeteaduse oskused, sealhulgas masinõppe alused, kogemus järjestamise, soovitussüsteemide või NLP-ga ning statistiline pädevus hindamiste kavandamiseks ja tõlgendamiseks.
- Tõendatud kogemus tehisintellekti ja andmeteaduse võimaluste loomisel taaskasutatavate teenuste, teekide või komponentidena, mida kasutavad mitu meeskonda.
- Praktiline generatiivse tehisintellekti arenduskogemus RAG-i ja otsingusüsteemidega ning orkestreerimisraamistikega, nagu LangGraph, LangChain, LlamaIndex või Semantic Kernel.
- Kogemus promptide ja hindamise tööriistade kasutamisel.
- Kogemus vektor- või hübriidotsingu tehnoloogiatega, nagu Elasticsearch, OpenSearch, Azure AI Search, pgvector või spetsiaalne vektorandmebaas.
- Tugevad taustasüsteemide arendusoskused API-de ja teenuste kavandamises, andmetorustikes ning tootmissüsteemide käitamises Azure'is, AWS-is või GCP-s.
- Kogemus Kubernetesega konteinerite orkestreerimisel.
- Tugev Pythoni oskus ja tööalane vilumus vähemalt ühes täiendavas taustasüsteemide keeles, näiteks C#, Java, Go või TypeScript.
- Tootearenduse distsipliin, sealhulgas LLM-i töökoormuste jälgitavus ja trace'imine, automatiseeritud testimine, CI/CD ning kuluteadlikkus.
- Oskus selgitada tehnilisi lähenemisi, kompromisse, piiranguid ja tulemusi arusaadavalt inseneridele, tooteomanikele ja teistele sidusrühmadele.
- Kogemus MCP või tööriistakutse protokollide, agentide käituskeskkondade või LLM-lüüside mustritega, näiteks suunamise, vahemällu salvestamise ja varulahendustega.
- Kogemus LLM-i hindajana kasutatavate süsteemide kalibreerimisel, kuldandmestike meetodite kasutamisel või veebikatsete läbiviimisel.
- Kogemus hindamisraamistikega, nagu Ragas, DeepEval või promptfoo.
- Mudelite arendamise kogemus PyTorchi, TensorFlow või scikit-learniga, sealhulgas treenimine või peenhäälestamine, mis läheb vundamentmudelite API-taseme kasutusest kaugemale.
- AutoGeni, CrewAI, OpenAI Agents SDK, MLflow, Azure Machine Learningi, SageMakeri või Vertex AI tundmine.
- Panus siseplatvormidesse, avatud lähtekoodiga teekidesse või väliskasutajatega SDK-desse.
- Kogemus infootsingu või otsingutulemuste asjakohasuse tagamisega suures mahus.
- Taust turu-uuringutes, kirjastamises, infoteenustes või muus valdkonnas, kus täpsus on kriitilise tähtsusega.
Hüved
- Paindlik tööaeg.
- Regulaarsed ühised üritused, sealhulgas tööjärgsed koosviibimised ning suve- ja jõulupeod.
- Kaks vabatahtliku töö päeva aastas.
- Annetused uute töötajate nimel ning toetus kohalikele ja rahvusvahelistele heategevusorganisatsioonidele mitmesuguste algatuste kaudu.
- Konkurentsivõimeline palk.
- Eratervisekindlustus.
- Rohkelt puhkust.
- Laialdased koolitus- ja arenguvõimalused.
- Võimalused edutamiseks oma osakonnas ja osakondade vahel.
- Võimalused andekate töötajate tunnustamiseks.
- Võrdsed töövõimalused ja pühendumus mittediskrimineerimisele.