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.
מוביל/ת הנדסת בינה מלאכותית יוצרת בכיר/ה ב-EXL (עבודה היברידית, ארצות הברית)
הובלת תכנון פתרונות LLM ובינה מלאכותית סוכנית בקנה מידה ארגוני. בניית תהליכי עבודה מפוקחים ומוכנים לייצור ב-AWS, ב-Google Cloud וב-Snowflake.
תיאור
- תכנון ואספקה של מערכות בינה מלאכותית יוצרת ארגוניות באמצעות LLMs, מודלי בסיס ומסגרות לבינה מלאכותית סוכנית.
- יצירת תבניות בינה מלאכותית, מאיצים וארכיטקטורות ייחוס לשימוש חוזר.
- הפיכת אתגרים עסקיים לתהליכי עבודה ניתנים להרחבה ולהוכחות היתכנות המוכנות לייצור.
- מודרניזציה של פלטפורמות בינה מלאכותית באמצעות טכנולוגיות חדשות של בינה מלאכותית יוצרת ושיטות עבודה מבוססות.
- יצירה ותחזוקה של מסגרות להנדסת פרומפטים, המפיקות פלטים מבוקרים ואמינים מ-LLMs.
- הטמעת שיטות לניהול גרסאות של פרומפטים, לניהול מחזור החיים שלהם ולבדיקות.
- בניית אמצעי הגנה מפני הזיות, הטיות, איומי אבטחה ודרישות תאימות.
- פיתוח צינורות תזמור ניתנים להרחבה באמצעות LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel או כלים דומים.
- יצירת רכיבים, כלים, סוכנים ותבניות לתהליכי עבודה בבינה מלאכותית, לשימוש חוזר.
- בניית מערכות מרובות סוכנים ותהליכי עבודה אוטונומיים.
- עבודה עם בעלי עניין עסקיים לזיהוי מקרי שימוש בעלי ערך בבינה מלאכותית.
- יצירת אבות טיפוס ו-MVPs של בינה מלאכותית באמצעות נתונים סינתטיים ונתונים ארגוניים.
- הפיכת אבות טיפוס ליישומי ייצור העומדים בתקני מדרגיות, אבטחה ואמינות.
- תכנון ארכיטקטורות בינה מלאכותית יוצרת ניתנות להרחבה ב-AWS, ב-Google Cloud וב-Snowflake.
- שימוש ב-Amazon Bedrock, ב-SageMaker, ב-Vertex AI, ב-Snowflake Cortex AI ובשירותי בינה מלאכותית ענניים מקוריים נוספים.
- תכנון מערכות RAG באמצעות מסדי נתונים וקטוריים, הטמעות וחיפוש סמנטי.
- שיפור פריסת מודלים, מהירות ההסקה ויעילות עלויות התשתית.
- יצירת מסגרות הערכה לדיוק, לרלוונטיות, לזמן השהיה, לבטיחות ולהשפעה העסקית.
- פיתוח מדדי השוואה לפרומפטים, למודלים ולתהליכי עבודה.
- הגדרת מדדי ביצוע מרכזיים (KPIs), שיטות לניטוריות ואסטרטגיות מעקב.
- שיפור ביצועי מודלים באמצעות כוונון פרומפטים, שיפור אחזור ושכלול תהליכי עבודה.
דרישות
- תואר ראשון או שני במדעי המחשב, בבינה מלאכותית, במדעי הנתונים, בהנדסה או בתחום קשור.
- לפחות 8 שנות ניסיון בהנדסת תוכנה, בלמידת מכונה, בהנדסת נתונים או בפיתוח פתרונות בינה מלאכותית.
- לפחות 4 שנות ניסיון מעשי בבינה מלאכותית יוצרת, ב-LLMs ובמודלי בסיס.
- רקע חזק בתכנון פתרונות בינה מלאכותית יוצרת ארגוניים עם ארכיטקטורות LLM מתקדמות ומסגרות פרומפטים.
- מומחיות בפיתוח תהליכי עבודה ניתנים להרחבה של בינה מלאכותית, צינורות תזמור ורכיבים לשימוש חוזר.
- יכולת לתרגם צרכים עסקיים לפתרונות ולאבות טיפוס של בינה מלאכותית המוכנים לייצור, תוך שימוש בנתונים סינתטיים.
- ידע מעמיק בניהול גרסאות של פרומפטים, בממשל, באמצעי הגנה ובהפקת פלטים מבוקרים מ-LLMs.
- הבנה מעמיקה של מסגרות הערכה לבינה מלאכותית, שיטות לבניית מדדי השוואה וטכניקות מיטוב.
- ניסיון במסדי נתונים וקטוריים, בהטמעות, בחיפוש סמנטי ובארכיטקטורות RAG.
- שליטה ב-Python והיכרות עם מסגרות מודרניות לפיתוח בינה מלאכותית ולמידת מכונה.