kAIgentic on Singapuris peakontorit omav ettevõtete tehisintellekti SaaS-ettevõte, mis aitab keerukatel ja teadmistepõhistel organisatsioonidel muuta varjatud operatiivteadmised hallatavateks tehisintellekti agentideks. Selle platvorm ühendab agentide seadistamise, inimeste, süsteemide ja protsesside diagnostilise analüüsi ning juurutamiseks mõeldud käituskeskkonna, mis pakub inimjärelevalvet, telemeetriat ja pidevat täiustamist. Jaapanist alguse saanud ning finantsteenuste ettevõtetega koostööd teinud kAIgentic keskendub tagatavusele, nõuetele vastavusele ja reguleeritud ettevõtete praktilisele tehisintellekti ajakohastamisele, ilma et oleks vaja seniseid süsteeme täielikult välja vahetada.
Vanem tehisintellekti teadusuuringute tarkvarainsener – kAIgentic (hübriidtöö, India)
Juhi hallatud teadmistegraafide, õppimissüsteemide ja tootmistaseme tehisintellektitorude arendamist ettevõttes kAIgentic. Loo usaldusväärseid, tõenduspõhiseid lahendusi reguleeritud ettevõtteoperatsioonidele.
Kirjeldus
- Juhi hierarhiat, päritoluandmeid, versioonimist ja laiendatavust hõlmava teadmistegraafi skeemi täielikku kavandamist ja rakendamist.
- Arenda põhjendatud eraldustorusid, mis seovad iga väite lähte tõendite ja epistemoloogilise staatusega.
- Loo ja täiusta mitme kontekstiga järeldusraamistikke mäluhalduse, eelarve kontrolli ja ulatusliku tihendamise jaoks.
- Loo teadmiste destilleerimise töövooge, mis toovad välisandmed siseontoloogiasse.
- Arenda konsolideerimisraamistikke, mis ühendavad dokumendid, intervjuud ja sündmuslogid ning lahendavad vastuolusid.
- Loo ja täiusta mudelite kohandamise töövooge, kasutades SFT-, DPO- ja RFT-meetodeid.
- Arenda õppetsüklite taristut, mis kogub tagasisidet, toetab aktiivõpet ja uuendab ontoloogiat pidevalt.
- Loo tugevdusõppe keskkondi ja õppekavasid, millel on ohutu toimimise jaoks tasusignaalid ja hindamismeetmed.
- Arenda tootmistaseme otsingu-genereerimise süsteeme määratletud kvaliteedi-, latentsus- ja kulueesmärkide piires.
- Loo hindamisraamistikke, mis kasutavad pimerubriike ja LLM-kohtuniku valideerimist põhjendatuse ja hallutsinatsioonide hindamiseks.
Nõuded
- Tõestatud edu tehisintellekti teadussüsteemide viimiselt esialgsest prototüübist tootmisse reguleeritud keskkondades.
- Töötamine tehisintellektipõhiselt ja suure teostuskiirusega.
- Kõrgtasemel Python ja PyTorch oskus, sealhulgas ulatuslik peenhäälestus SFT-, DPO- ja RFT-meetoditega.
- Teadmised graafiandmebaasidest ja ontoloogiainseneritööst, sealhulgas skeemiarhitektuurist, versioonihaldusest ja päritoluandmetest.
- Praktiline kogemus eraldussüsteemide loomisel, mis seovad väited lähte tõendite ja epistemoloogilise staatusega.
- Praktiline kogemus tugevdusõppe keskkondade, õppekavade ja autonoomsete süsteemide tasumudelite arendamisel.
- Tugev otsinguga täiendatud genereerimise, latentsuse vähendamise ja kulutõhusa skaleerimise oskus.
- Võime teha ranget rakendusuuringut hüpoteeside kavandamise, ablatsioonitestide ja statistilise valideerimise abil.
- Hea otsustusvõime mudeli kohandamise ja konteksti kujundamise vahel valimisel ning tugevad valdkondadeülesed suhtlusoskused.
- Doktorikraad tehisintellekti, arvutiteaduse või seotud valdkonnas.
- Vähemalt nelja aasta pikkune asjakohane tööstusliku teadustöö kogemus.
Hüved
- Tee üleilmset koostööd kolleegidega Singapurist, Indiast, Jaapanist, Euroopast ja Ameerika Ühendriikidest.
- Õpi ja arene koos suurte ettevõtete kogenud juhtidega.
- Võta tähendusliku töö eest vastutus kohe esimesest päevast.
- Tööta keskkonnas, mis väärtustab psühholoogilist turvalisust, avameelset arutelu ja distsiplineeritud katsetamist.
- Ühenda idufirma kiirus tööga ettevõtte mastaabis taristu kallal.
- Aita kujundada toodet, ettevõttekultuuri ja klientide tulemusi.
- Lahenda missioonikriitilisi probleeme reguleeritud ettevõttekeskkondades.