D
Ang Defcon AI ay bumubuo ng software na pinapagana ng AI para sa mga operasyon sa logistics, transportasyon, at supply chain. Pinagsasama ng teknolohiya nito ang software modeling at matatalinong ahente upang matulungan ang mga organisasyon na magplano at tumugon sa mga pagkaantala dulot ng mga natural na sakuna, hindi inaasahang pangyayari, at mahihirap na sitwasyon. Nagtatrabaho sa pagsasama ng artificial intelligence, mobility, at logistics, nakikipagtulungan ang kumpanya sa mga partner upang maghatid ng mga tool na batay sa datos at idinisenyo para mapahusay ang katatagan ng operasyon, pagdedesisyon, at kahusayan ng pagtugon.
Senior na Inhinyero sa Resolusyon ng Entidad (Remote, Estados Unidos)
Bumuo ng mga production-grade na sistema para sa entity resolution at graph provenance ng platform ng DEFCON AI. Gamitin ang record matching, maipapaliwanag na pagpapasya, at mga pamamaraan ng data lineage upang suportahan ang mga kumplikadong misyon ng pamahalaan.
Paglalarawan
- Bumuo at pagbutihin ang mga workflow ng entity-level matching na sumasaklaw sa blocking, pagbuo ng kandidato, pairwise scoring, clustering, at mga patakaran sa threshold
- Gumamit ng shared matching engine para sa record linkage, deduplication, at pag-verify ng mga kilalang entidad
- Lumikha ng provenance tracking na nag-uugnay sa bawat graph node at edge sa pinagmumulang source nito
- Pamahalaan ang tradeoff sa pagitan ng maling pagsasanib at maling paghihiwalay, at gawing malinaw at maipapaliwanag ang mga desisyon sa matching
- Ihatid ang matching implementation ayon sa internal design, hiwalay na suriin ang reference dataset, candidate retrieval, at final matching, at magbigay ng mga rekomendasyon sa threshold na nakabatay sa ebidensya para sa pagsusuri
- Idokumento nang lubusan ang matching methodology upang magabayan ang implementasyon ng ibang mga inhinyero
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa limang taong karanasan, kabilang ang paghatid sa produksyon ng mga sistema para sa record matching o entity resolution
- Kayang ipaliwanag ang mga tradeoff sa matching, kabilang ang mga paraan upang maiwasan ang maling pagsasanib at maling paghihiwalay
- Mahusay sa Python at SQL, na may karanasan sa pagtatrabaho sa malalaki, magulong, at totoong dataset
- Kayang ipaliwanag ang mga resulta ng matching sa mga stakeholder na kailangang maipagtanggol ang mga desisyon nang hindi alam ang pinagbabatayang implementasyon
- Kinakailangan ang pagkamamamayan ng Estados Unidos
- Kinakailangan ang aktibong US Secret clearance sa pagsisimula ng trabaho
- Mas mainam: praktikal na karanasan sa probabilistic matching gamit ang hindi pare-parehong data ng pagkakakilanlan, kabilang ang mga pangalan, petsa, address, at identifier, pati kaalaman sa mga failure mode ng mga ito
- Mas mainam: pamilyar sa mga framework at tool para sa probabilistic record linkage gaya ng Fellegi-Sunter models, Splink, Dedupe, Zingg, o katumbas na internal system
- Mas mainam: karanasan sa record linkage, master data management, o identity management
- Mas mainam: karanasan sa produksyon sa graph data modeling at graph algorithms
- Mas mainam: PostgreSQL at pgvector o mga katumbas na teknolohiya
- Mas mainam: aktibong Top Secret clearance
Mga Benepisyo
- Ganap na remote at results-oriented na kapaligiran sa trabaho
- Mapagkumpitensyang sahod na may bonus at equity
- Sagot ng employer ang medical, dental, at vision coverage para sa mga empleyado at kanilang pamilya
- Walang limitasyong paid time off na may pag-apruba ng manager
- Flexible na pag-iiskedyul na may kontrol sa oras ng trabaho
- Labing-apat na linggong fully paid parental leave