EXL היא חברת ייעוץ ושירותים עסקיים המסייעת לארגונים להשתמש בנתונים, באנליטיקה ובטכנולוגיה כדי לשפר את התפעול ולקבל החלטות טובות יותר. פעילותה כוללת ניהול תפעול, אנליטיקה לקבלת החלטות וטרנספורמציה דיגיטלית, והיא מביאה ניסיון בתמיכה בלקוחות בתחומי הבריאות, הביטוח, הפיננסים והלוגיסטיקה. EXL משלבת מדעי נתונים עם מומחיות מעשית בעסקים כדי לפתח פתרונות המותאמים למטרותיו של כל ארגון, למודל התפעולי שלו ולהקשר הענפי שבו הוא פועל.
מהנדס תפעול בינה מלאכותית, למידת מכונה ומודלי שפה גדולים
הפיכת יכולות NLP רב־לשוניות ויכולות של מודלי שפה גדולים למערכות AI תפעוליות בסביבת ייצור. בניית צינורות נתונים ב-AWS, חיפוש היברידי, תהליכי פריסת מודלים ופתרונות לעיבוד מסמכים בקנה מידה גדול.
תיאור
- שילוב ושיפור של צינורות הסקה לסיווג מסמכים, חילוץ ישויות, הסרת פרטים מזהים וזיהוי מגמות המבוסס על מודלי שפה גדולים.
- חיבור מודולי מדעי הנתונים לתהליכי ייצור מקצה לקצה באמצעות DAGs של Airflow הפועלים על AWS EKS.
- פיתוח ואופטימיזציה של חיפוש היברידי באמצעות הטמעות צפופות רב־לשוניות של GTE ואינדקסים לקסיקליים מסוג GIN ב-Aurora PostgreSQL.
- שילוב פלטפורמת API המבוססת על OpenAI להרחבת שאילתות רב־לשונית ולזיהוי מגמות המופעל באמצעות מודלי שפה גדולים.
- תכנון ותחזוקה של צינורות עיבוד מקדים עבור JSON מקונן, קבצים מצורפים לדוא״ל וקובצי PDF מוטמעים המאוחסנים במערכות S3 ו-DataLake.
- עיבוד טקסט לא מובנה ורב־לשוני בהיקף של 300 ג׳יגה־בייט של הערות ותביעות ומסמכים.
- פיתוח שיטות לחלוקת טקסט ותהליכי חילוץ מטא־נתונים עבור תהליכי הטמעה ואחזור.
- יצירה ותחזוקה של DAGs ב-Airflow לרענון חודשי של ישויות, זיהוי מגמות ועיבוד אצווה להסרת פרטים מזהים.
- תזמור העברת נתונים בין AWS S3, Athena, Glue, Fargate, SQS ו-Step Functions.
- הרחבת מערכות העיבוד לתמיכה ביותר מ-500,000 תביעות ובמאות מיליוני מקטעי טקסט.
- פריסה וניהול גרסאות של מודלים ללמידת מכונה באמצעות MLflow ו-Databricks.
- ניהול שינויי סכימה והעברות מסד נתונים באמצעות Liquibase ב-Aurora PostgreSQL.
- הוספת רישום, ניטור וניקוד להערכת איכות האחזור לצינורות הייצור.
דרישות
- תואר ראשון במדעי המחשב, טכנולוגיית מידע, מדעי הנתונים, בינה מלאכותית, סטטיסטיקה, מתמטיקה או תחום קשור.
- תואר שני במדעי הנתונים, בינה מלאכותית ולמידת מכונה, מדעי המחשב או אנליטיקה מועדף אך אינו חובה.
- הסמכות בענן או בהנדסת נתונים הן יתרון.
- שליטה גבוהה ב-Python כשפה העיקרית וב-SQL.
- ניסיון בשילוב ממשקי API של מודלי שפה גדולים ובעבודה עם הטמעות רב־לשוניות, חיפוש היברידי, סיווג טקסט, חילוץ ישויות, זיהוי ישויות בשם ומיסוך מידע המאפשר זיהוי אישי.
- ניסיון עם Apache Airflow, תזמור עיבוד אצווה ועיבוד נתונים לא מובנים בקנה מידה גדול.
- ניסיון מעשי בשירותי AWS, כולל S3, Athena, Glue, Fargate, EKS, SQS ו-Step Functions.
- ידע ב-PostgreSQL או Aurora, ב-pgvector, באינדקסי GIN ובחיפוש טקסט מלא.
- ניסיון בשימוש ב-MLflow וב-Databricks או Azure Databricks.
- ניסיון בפיתוח המבוסס על GitHub, ב-CI/CD, בניהול סכימות ובתמיכה בסביבת ייצור.