Ang Decircle ay isang boutique na kasosyo sa recruitment para sa mga desentralisadong organisasyon at proyekto sa Web3. Iniuugnay nito ang mga koponan sa blockchain at Web3 sa mga talento mula sa komunidad ng desentralisasyon at tinutulungan ang mga kandidato na makahanap ng mga posisyon sa patuloy na umuunlad na sektor.
Inhinyero sa Larangan ng AI para sa Enterprise
I-deploy ang platform ng generatibong AI na gumagamit ng mga bukas na modelo ng Fireworks AI para sa mga enterprise na customer. Bumuo ng mga integrasyong handa sa produksyon, magpayo sa estratehiya ng modelo, at sumuporta sa teknikal na pagbebenta mula pagtuklas hanggang deployment.
Paglalarawan
- Pangunahan ang teknikal na pagtuklas kasama ang mga potensyal na customer.
- Tukuyin ang saklaw ng mga proof of concept.
- Patunayan ang arkitektura ng modelo at mga configuration ng deployment sa pamamagitan ng load testing at mga pagsusuri.
- Bumuo ng mga end-to-end na proof of concept at integrasyong pangproduksyon sa mga kapaligiran ng customer.
- Asikasuhin ang imprastraktura, mga pangangailangan sa seguridad, at mga limitasyong pang-organisasyon ng customer.
- Payo sa mga customer tungkol sa pagpili ng modelo, mga paraan ng fine-tuning, at mga balangkas ng pagsusuri.
- Tulungan ang mga customer na dalhin sa produksyon nang malawakan ang mga eksperimento sa bukas na modelo.
- Pamahalaan ang mga ugnayan sa iba't ibang stakeholder ng enterprise.
- Tukuyin ang mga teknikal na tagapagtaguyod at ihanay ang mga stakeholder upang maisulong ang mga kasunduan.
- Ibahagi sa pangkat ng produkto ang mga paulit-ulit na hamon ng customer at mga padron ng deployment.
- Gabayan ang mga oportunidad sa enterprise mula pagtuklas hanggang deployment sa produksyon.
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa tatlong taong karanasan sa mga tungkuling AI o machine learning na direktang nakikipag-ugnayan sa mga customer.
- Malawak na praktikal na karanasan sa LLM inference, training, o pareho.
- Kaalaman sa paggamit ng mga framework ng bukas na modelo gaya ng vLLM, SGLang, at TensorRT-LLM.
- Karanasan sa fine-tuning ng mga LLM; kailangan ang supervised fine-tuning, at dagdag na bentahe ang DPO o RFT.
- Hindi sapat para sa mga kinakailangan ng tungkuling ito ang karanasang limitado sa mga saradong modelo o API wrapper.
- Napatunayang kakayahang maghatid ng production code sa kapaligiran ng customer.
- Mahusay na kasanayan sa Python programming.
- Karanasan sa imprastraktura ng GPU at cloud sa AWS, Azure, o Google Cloud Platform.
- Kumportableng magtrabaho sa Kubernetes.
- Malakas na presensyang pang-ehekutibo at kakayahang makipag-ugnayan sa mga organisasyong enterprise.
- Kayang talakayin ang mga teknikal na detalye sa isang ML engineer at ilahad ang mga kapalit na opsyon sa isang VP sa loob ng iisang araw.
- Karanasan sa pre-sales o field engineering na nakaharap sa customer, gaya ng FDE, Applied AI Engineer, o Solutions Architect.
- Hindi angkop ang karanasan sa software engineering na walang gawaing direktang nakikipag-ugnayan sa customer.
Mga Benepisyo
- Makabuluhang equity bukod pa sa kita sa target.
- May sponsorship para sa paglilipat ng H-1B.
- May sponsorship para sa TN status.
- Maaaring isaalang-alang ang sponsorship ng O-1 depende sa bawat kaso.
- Kaaya-aya sa remote work ang setup ng trabaho.
- May mga opisina sa San Mateo, California, at New York, New York.
- Magsisimula ang direktang pakikisalamuha sa kliyente sa loob ng unang isa hanggang dalawang linggo.
- Pagkakataong mag-ambag ng mga pull request sa codebase ng Fireworks.