Ford Motor Company proizvođač je automobila sa sjedištem u Sjedinjenim Američkim Državama, čija povijest seže do 1903. godine. Osim razvoja i proizvodnje vozila, tvrtka proširuje svoj fokus na usluge mobilnosti, digitalna iskustva i softver. Ford se također bavi održivošću i ekološkim ciljevima, povezujući promet, inovacije, utjecaj na zajednicu i odgovorno poslovanje.
Podatkovni znanstvenik za NLP i generativnu umjetnu inteligenciju u Fordu, Indija – hibridno
Razvijajte NLP, LLM i generativne AI proizvode za automobilske slučajeve upotrebe u Fordu. Izrađujte multimodalne cjevovode, agentske tijekove rada, API-je i korisničke aplikacije u velikom opsegu.
Opis
- Izrađujte NLP, LLM i generativne AI aplikacije i proizvode uz disciplinirane prakse programiranja.
- Procjenjujte napredne modele i metode za automobilske aplikacije.
- Provode eksperimente strojnog učenja za treniranje i izvođenje modela uz ograničenja memorije i latencije.
- Implementirajte NLP REST API-je i lagana korisnička sučelja pomoću Dockera i Kubernetesa.
- Predstavljajte NLP, LLM i generativne AI aplikacije koristeći Dash, Plotly i Streamlit.
- Kombinirajte više botova u multimodalne aplikacije pokretane LLM-ovima.
- Izrađujte agentske tijekove rada pomoću alata Autogen, AgentBuilder i LangGraph.
- Razvijajte modularne proizvode umjetne inteligencije i strojnog učenja namijenjene skalabilnoj upotrebi.
- Surađujte s globalnim tehničkim stručnjacima na proizvodima za klasifikaciju, odgovaranje na pitanja, chatbotove, prevođenje, semantičko pretraživanje i sažimanje.
Zahtjevi
- Prvostupnička ili diplomska diploma iz računalnih znanosti, inženjerstva, matematike ili srodnog prirodoslovnog područja.
- Razumijevanje teorije i prakse dubokog učenja za NLP aplikacije.
- Iskustvo programiranja s alatima ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow ili PyTorch, scikit-learn, NumPy i Pandas.
- Poznavanje najmanje dviju NLP biblioteka otvorenog koda, kao što su spaCy, TorchText, fastai.text ili FARM Haystack.
- Poznavanje tehnika obrade teksta, uključujući regularne izraze, analizu tokena i riječi, ispravljanje pravopisa, smanjenje šuma, segmentaciju rečenica i klasteriranje.
- Praktično iskustvo s implementacijom modela BERT ili drugih fino podešenih transformacijskih modela za klasifikaciju sekvenci, prepoznavanje imenovanih entiteta ili odgovaranje na pitanja.
- Poznavanje Dockera i okruženja pipenv, conda ili Poetry.
- Poznavanje praksi upravljanja Python projektima, uključujući setup.py, bilježenje zapisa, pytest, relativne importe i Sphinx dokumentaciju.
- Poznavanje GitHub tijekova rada.
- Iskustvo s uslugama GCP-a, uključujući BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build i Vertex AI.
- Radno poznavanje alata otvorenog koda za usporedno testiranje i generiranje sažetaka.
- Iskustvo s korištenjem GPU i CPU resursa u oblačnim i lokalnim okruženjima.
- Sposobnost korištenja oblačnih platformi za podatkovno inženjerstvo, velike podatke i radna opterećenja strojnog učenja.
- Iskustvo s Dockerom, docker-composeom i eksperimentalnim mogućnostima Dockera.
- Poznavanje Airflowa i Kubeflowa.
- Iskustvo s CI/CD alatima i alatima za infrastrukturu kao kodom, poput Terraforma.
- Iskustvo s Kubernetesom ili drugim kontejnerskim platformama, uključujući Helm i Argo Workflows.
- Sposobnost izrade usklađenih, etičnih, sigurnih i zaštićenih AI API-ja.
- Iskustvo u razvoju korisničkih sučelja ili vizualizacija pomoću alata Gradio, Dash, Streamlit, React ili Django.
- Iskustvo s distribuiranim računanjem pomoću Spark, Dask, RAPIDS AI ili cuDF.
- Sposobnost izrade Python API-ja pomoću FastAPI-ja, Flaska ili Djanga.
- Iskustvo s Elasticsearchom i Apache Solrom je prednost; relevantno je i iskustvo s vektorskim bazama podataka.
- Iskustvo rada s LLM-ovima kao što su GPT-5, Gemini, Kimi ili Seedance.
- Iskustvo kroz cijeli životni ciklus generativnog AI modela, uključujući treniranje, testiranje, implementaciju i praćenje performansi.
- Iskustvo u razvoju i održavanju multimodalnih AI cjevovoda za tekst, slike i zvuk.
- Praktično iskustvo s implementacijom chatbotova ili konverzacijskih agenata u velikom opsegu i nad različitim izvorima podataka.
- Iskustvo u izradi alata za generiranje slika ili prevođenje pomoću modela latentne difuzije, kao što su Stable Diffusion ili Instruct Pix2Pix.
- Stručnost u radu s velikim strukturiranim i nestrukturiranim podacima.
- Iskustvo upravljanja velikim skupovima podataka i izlazima generativne AI.
- Izražene komunikacijske i suradničke vještine među geografskim regijama.