Quantiphi je tvrtka za digitalno inženjerstvo koja umjetnu inteligenciju stavlja u središte svojeg poslovanja te organizacijama pomaže primijeniti umjetnu inteligenciju, podatke i tehnologije u oblaku na složene poslovne izazove. Osnovana 2013. godine, tvrtka objedinjuje savjetodavno i inženjersko znanje kako bi izgradila skalabilne aplikacije umjetne inteligencije, razvila mogućnosti podatkovne analitike, modernizirala infrastrukturu u oblaku i isporučila prilagođena rješenja. Njezin rad podržava organizacije u sektorima kao što su zdravstvo, financije, obrazovanje, maloprodaja i logistika, uz tehnološka partnerstva s tvrtkama AWS, Google Cloud i NVIDIA. Timovi tvrtke usmjereni su na pretvaranje napredne tehnologije u praktična rješenja za transformaciju poduzeća.
Viši inženjer strojnog učenja u Quantiphiju – Mumbai, rad iz ureda
Vodite dizajn i isporuku skalabilnih sustava strojnog učenja, LLM-a i konverzacijske umjetne inteligencije u tvrtki Quantiphi. Izrađujte agentske okvire, MLOps mogućnosti i rješenja integrirana s AWS-om.
Opis
- Dizajnirajte, razvijajte i implementirajte skalabilna rješenja strojnog učenja koja obuhvaćaju tradicionalni ML, LLM-ove i konverzacijsku umjetnu inteligenciju.
- Preuzmite odgovornost za cijeli životni ciklus ML-a i AI-ja, od pripreme podataka i inženjeringa značajki do razvoja, validacije, implementacije i nadzora modela.
- Izrađujte za produkciju spremne agentske okvire s pozivanjem alata i koordiniranim tijekovima rada više agenata.
- Primjenjujte MLOps prakse u sustavima strojnog učenja i sustavima temeljenima na LLM-ovima.
- Razvijajte pouzdane REST API-je koji povezuju ML i konverzacijska AI rješenja s poslovnim aplikacijama i vanjskim uslugama.
- Izgrađujte skalabilne mogućnosti analitike razgovora i nadzora AI sustava.
- Surađujte sa znanstvenicima za podatke, podatkovnim inženjerima, voditeljima proizvoda i dionicima kako biste poslovne potrebe pretvorili u skalabilna ML i AI rješenja.
- Projektirajte rješenja pokretana LLM-ovima i vodite razvoj agentskih okvira na AWS infrastrukturi.
Zahtjevi
- 4–7 godina profesionalnog iskustva.
- Dokazana sposobnost projektiranja, razvoja i implementacije ML rješenja velikih razmjera, uključujući tradicionalno strojno učenje i konverzacijsku umjetnu inteligenciju temeljenu na LLM-ovima.
- Iskustvo upravljanja cjelokupnim životnim ciklusom ML-a i AI-ja, uključujući pripremu podataka, inženjering značajki, razvoj, validaciju, implementaciju i nadzor modela.
- Iskustvo u projektiranju produkcijskih agentskih okvira, tijekova rada s pozivanjem alata i koordinacije više agenata.
- Stručnost u MLOpsu koja obuhvaća implementaciju, nadzor i optimizaciju ML i LLM sustava.
- Napredno poznavanje regresije, stabala odlučivanja, SVM-a, ansamblskih metoda, klasteriranja, predobrade podataka, odabira značajki i statističkog modeliranja.
- Napredno razumijevanje projektiranja upita, optimizacije konteksta, obrazaca zaključivanja agenata, RAG-a, vektorskih baza podataka i semantičkog pretraživanja.
- Izvrsno znanje Pythona uz scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain i CrewAI.
- Iskustvo u izradi robusnih REST API-ja za ML modele i aplikacije konverzacijske umjetne inteligencije.
- Iskustvo s AWS uslugama kao što su SageMaker i Bedrock.
- Iskustvo u razvoju skalabilnih okvira za analitiku razgovora i nadzor AI-ja.
- Izvrsne sposobnosti rješavanja problema, komunikacije i upravljanja dionicima.
- Iskustvo s protokolom Model Context Protocol (MCP) ili usporedivim standardima komunikacije agenata smatra se prednošću.
- Iskustvo s automatizacijom korisničke podrške ili tehnologijama kontaktnih centara smatra se prednošću.
- Certifikati iz područja računalne inteligencije u oblaku, poput AWS ML Specialty, Azure AI Engineer ili Google Cloud ML Engineer, smatraju se prednošću.
Pogodnosti
- Radno okruženje usmjereno na transparentnost, raznolikost, integritet, učenje i razvoj karijere.
- Okruženje koje podupire inovacije uz profesionalni i osobni razvoj.