Ang Brillio ay isang kompanya ng pagkonsulta sa teknolohiya na tumutulong sa mga organisasyon na harapin ang digital transformation sa pangangalagang pangkalusugan, insurance, logistics, serbisyong pinansyal, telekomunikasyon at media, life sciences, at retail. Saklaw ng trabaho nito ang karanasan ng customer, data at AI, generative AI, product at platform engineering, pati imprastraktura, cloud, at seguridad. Pinagsasama ng Brillio ang kadalubhasaan sa engineering at kaalaman sa industriya upang bumuo ng mga digital na produkto at gawing makabago ang mga kapaligirang teknolohikal, na tumutulong sa mga negosyo na tumugon sa nagbabagong pangangailangan ng merkado at teknolohiya.
Senior na Pinuno ng Data Science - AI/ML at LLM | Brillio | Hybrid India
Pangunahan ang mga inisyatiba ng enterprise AI sa Brillio sa pagbuo ng mga LLM application, agentic system, at production machine learning solution. Pangasiwaan ang Databricks, MLOps, LLMOps, at cloud-based na paghahatid ng modelo sa isang hybrid na tungkulin sa India.
Paglalarawan
- Magdisenyo at maghatid ng mga advanced na solusyon sa machine learning at AI, kabilang ang mga LLM application at agentic system, upang lutasin ang kumplikadong problema sa negosyo at makagawa ng nasusukat na resulta.
- Pangunahan ang pagbuo, pag-deploy, at pagpapatakbo ng mga highly available at scalable na AI/ML at GenAI model sa Azure, AWS, o GCP.
- Bumuo at mag-optimize ng mga AI agent at autonomous workflow na may matibay na memory, pamamahala ng konteksto, at multi-agent architecture.
- Pangunahan ang enterprise AI/ML workload sa Databricks gamit ang AI Agents, Model Serving, Vector Search, MLflow, at Unity Catalog.
- Magtatag ng mga kasanayan sa MLOps at LLMOps na sumasaklaw sa CI/CD, pamamahala ng lifecycle ng modelo, pagsubaybay sa eksperimento, pagsusuri, at monitoring.
- Bumuo at magpatupad ng RAG architecture, embedding, vector database, prompt engineering, at mga framework para sa pagsusuri ng LLM.
- Ilapat ang AI security, responsible AI, data privacy, at mga guardrail upang tugunan ang hallucination, prompt injection, at iba pang panganib ng GenAI.
- Mentoran ang mga engineer at magbigay ng teknikal na direksyon habang nakikipagtulungan sa mga cross-functional na team upang maghatid ng scalable at enterprise-grade na solusyon sa AI.
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa walong taon ng karanasan sa AI/ML engineering, machine learning, data science, software engineering, o kaugnay na larangan.
- Advanced na hands-on programming experience sa Python.
- Mahusay sa SQL at may karanasan sa pagtatrabaho sa malalaking structured at unstructured dataset.
- Malakas na praktikal na kaalaman sa mga batayan ng machine learning at AI.
- Hands-on na karanasan sa pagbuo at pag-deploy ng mga LLM application.
- Eksperto sa agentic AI, kabilang ang orchestration, autonomous workflow, tool o function calling, pagpaplano, paghahati ng gawain, memory, at pamamahala ng konteksto.
- Malawak na hands-on na karanasan sa Databricks AI Agents at sa mas malawak na Databricks ecosystem.
- Karanasan sa MLOps at LLMOps, kabilang ang CI/CD, pamamahala ng lifecycle ng modelo, pagsubaybay sa eksperimento, at production deployment.
- Napatunayang karanasan sa pag-deploy at pagpapatakbo ng mga AI/ML o GenAI model at application sa Azure, AWS, o GCP.
- Eksperto sa RAG architecture, embedding, vector database o vector search, prompt engineering, at pagsusuri ng LLM.
- Mahusay sa mga LLM at GenAI framework o orchestration tool gaya ng LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, o katumbas na teknolohiya.
- Mas gusto ngunit hindi kinakailangan ang bachelor's degree sa Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, Information Technology, o malapit na kaugnay na disiplina.
- Mas gusto ngunit hindi kinakailangan ang mga sertipikasyon sa machine learning, AI engineering, data science, cloud platform, o MLOps.