EY je globalna tvrtka za profesionalne usluge koja pruža stručnost u području revizije, poreza, savjetovanja i poslovnog savjetovanja. Njezini timovi pomažu organizacijama u rješavanju složenih poslovnih izazova, jačanju povjerenja u financijsko izvještavanje i tržišta te primjeni podataka i tehnologije za podršku transformaciji.
Tvrtka pruža usluge koje uključuju savjetovanje o korporativnim financijama, strategiju transakcija i tehnološko savjetovanje. EY surađuje s klijentima u područjima kao što su zdravstvo, pravne usluge, marketing, energetika, financije i javna uprava, pri čemu održivost i inovacije oblikuju mnoga njezina rješenja.
Viši AI inženjer u EY-u – Chennai, rad na lokaciji
Izrada poslovnih AI rješenja za konzultantske klijente EY-a, uključujući generativnu AI, RAG, konverzacijsku AI i aplikacije s AI agentima. Razvijanje, testiranje, implementacija, nadzor i unaprjeđivanje sigurnih AI sustava kroz cijeli životni ciklus isporuke.
Opis
- Kreirati i isporučivati rješenja AI-ja, generativne AI, RAG-a, konverzacijske AI i AI agenata koja odgovaraju poslovnim potrebama
- Pretvarati dizajn rješenja u skalabilne tehničke komponente i obrasce implementacije za ponovnu upotrebu
- Izgrađivati i održavati RAG pipelineove, tijekove promptova, sustave dohvaćanja, integracije, API-je i komponente automatizacije
- Surađivati s arhitektima, menadžerima, inženjerima, podatkovnim znanstvenicima, podatkovnim inženjerima, razvijateljima aplikacija i poslovnim dionicima
- Podržavati AI rješenja od zahtjeva i dizajna preko razvoja, testiranja i implementacije do nadzora i kontinuiranog unaprjeđivanja
- Primjenjivati metode evaluacije, validacijske procese, zaštitne mehanizme, provjere kvalitete i optimizaciju performansi
- Pridržavati se praksi odgovorne AI, privatnosti, sigurnosti, usklađenosti i upravljanja rizicima
- Upotrebljavati Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks, vektorske baze podataka i suvremene AI okvire
- Izrađivati tehničku dokumentaciju, bilješke o implementaciji, nalaze testiranja, prezentacije rješenja i ažuriranja za dionike
- Pratiti novosti u generativnoj AI, AI agentima, multimodalnoj AI, RAG arhitekturama, prompt engineeringu i poslovnim AI platformama
- Pomagati u stvaranju komponenti za ponovnu upotrebu, akceleratora, predložaka, demonstracija, procjena i ažuriranja isporuke
- Podržavati mlađe kolege i doprinositi razvoju AI kompetencija
Zahtjevi
- Imati 4–8 godina profesionalnog iskustva, uključujući praktičan rad s AI/ML-om, generativnom AI, podatkovnim inženjerstvom, cloud AI platformama ili razvojem poslovnih aplikacija
- Imati praktično iskustvo u AI rješenjima u poslovnim, predprodukcijskim ili produkcijskim okruženjima; same certifikacije, osobni projekti i demonstracije nisu dovoljni
- Moći objasniti jednu ili dvije implementacije AI-ja ili generativne AI, uključujući poslovni slučaj upotrebe, osobni doprinos, tehnički pristup i rezultate
- Dokazati praktično iskustvo s rješenjima AI-ja, generativne AI, Copilota, konverzacijske AI, agentne AI ili RAG-a u poslovnom okruženju ili radu s klijentima
- Razumjeti razvoj aplikacija s LLM-ovima, RAG pipelineove, prompt engineering, vektorske baze podataka, evaluaciju AI-ja, API-je, implementaciju u oblaku, MLOps ili LLMOps
- Imati prvostupničku ili magistarsku diplomu iz računalnih znanosti, podatkovne znanosti, inženjerstva, informacijske tehnologije ili srodnog područja
- Imati čvrste temelje u velikim jezičnim modelima, generativnoj AI, RAG arhitekturama, prompt engineeringu, konverzacijskoj AI i AI agentima
- Razvijati ili podržavati aplikacije generativne AI, kopilote, chatbote, alate za pretraživanje znanja, AI agente ili tijekove automatizacije
- Imati iskustvo s Azure AI Foundryjem, Azure OpenAI-jem, Databricksom, vektorskim bazama podataka, poslovnim pretraživanjem, okvirima za orkestraciju i API-jima
- Moći izraditi ili podržati pipelineove dohvaćanja, embeddings, tijekove promptova, unos podataka, integracije modela i integracije aplikacija
- Razumjeti evaluaciju AI-ja, zaštitne mehanizme, provjere halucinacija, metrike kvalitete, observability, sigurnost, privatnost i prakse odgovorne AI
- Poznavati osnove softverskog inženjerstva, implementaciju u oblaku, API-je, baze podataka, upravljanje verzijama, CI/CD te koncepte MLOps-a ili LLMOps-a
- Moći otklanjati tehničke probleme, poboljšavati performanse, dokumentirati implementacije i podržavati produkcijska ili predprodukcijska AI rješenja
- Imati snažne analitičke, problemske, suradničke i komunikacijske vještine
Pogodnosti
- Pristup kontinuiranom učenju i mogućnostima profesionalnog razvoja
- Alati i fleksibilnost potrebni za ostvarivanje značajnog utjecaja
- Coaching i razvoj liderskih vještina
- Raznolika i uključiva radna kultura
- Rad s globalnim klijentima i međufunkcionalnim EY timovima
- Izloženost obrazovnim resursima, vještinama, uvidima i rastućem profesionalnom ekosustavu