kAIgentic je tvrtka sa sjedištem u Singapuru koja pruža poslovna AI SaaS rješenja i pomaže složenim organizacijama koje se oslanjaju na znanje pretvoriti prešutno operativno znanje u upravljane AI agente. Njena platforma objedinjuje konfiguraciju agenata, dijagnostičku analizu ljudi, sustava i procesa te izvršno okruženje za uvođenje uz ljudski nadzor, telemetriju i kontinuirano poboljšavanje. Tvrtka vuče korijene iz Japana i surađuje s poslovnim subjektima iz sektora financijskih usluga. Usmjerena je na pouzdanost, usklađenost s propisima i praktičnu modernizaciju umjetne inteligencije za regulirana poduzeća, bez potrebe za potpunom zamjenom postojećih sustava.
Viši softverski inženjer za istraživanje umjetne inteligencije – kAIgentic (hibridni rad, Indija)
Vodite razvoj upravljanih grafova znanja, sustava učenja i produkcijskih AI cjevovoda u tvrtki kAIgentic. Gradite pouzdana rješenja utemeljena na dokazima za regulirane poslovne operacije.
Opis
- Vodite cjelokupan dizajn i implementaciju sheme grafa znanja koja obuhvaća hijerarhiju, podrijetlo, upravljanje verzijama i proširivost.
- Razvijajte cjevovode za ekstrakciju utemeljenu na dokazima koji svaku tvrdnju povezuju s izvornim dokazom i epistemološkim statusom.
- Izrađujte i poboljšavajte alate za zaključivanje u više konteksta radi upravljanja memorijom, kontrole proračuna i opsežne kompakcije.
- Gradite tijekove rada za destilaciju znanja koji vanjske podatke unose u internu ontologiju.
- Razvijajte okvire za konsolidaciju koji objedinjuju dokumente, intervjue i zapisnike događaja uz rješavanje sukoba.
- Izrađujte i poboljšavajte tijekove rada za prilagodbu modela pomoću SFT-a, DPO-a i RFT-a.
- Razvijajte infrastrukturu petlji učenja koja prikuplja povratne informacije, podržava aktivno učenje i kontinuirano ažurira ontologiju.
- Gradite okruženja i kurikulume za učenje potkrepljivanjem sa signalima nagrade i mjerama evaluacije za siguran rad.
- Razvijajte produkcijske sustave generiranja uz pomoć dohvaćanja unutar definiranih ciljeva kvalitete, latencije i troškova.
- Izrađujte okvire za evaluaciju koji koriste slijepe rubrike i validaciju LLM-a kao suca za procjenu utemeljenosti i halucinacija.
Zahtjevi
- Dokazan uspjeh u prevođenju istraživačkih sustava umjetne inteligencije od početnog prototipa do produkcije u reguliranim okruženjima.
- Rad s AI-native pristupom i velikom brzinom izvršavanja.
- Napredno znanje Pythona i PyTorcha, uključujući veliko fino ugađanje pomoću SFT-a, DPO-a i RFT-a.
- Stručnost u grafovskim bazama podataka i ontološkom inženjerstvu, uključujući arhitekturu shema, upravljanje verzijama i podrijetlo podataka.
- Praktično iskustvo u izgradnji ekstrakcijskih sustava koji tvrdnje povezuju s izvornim dokazima i epistemološkim statusom.
- Praktično iskustvo s okruženjima za učenje potkrepljivanjem, razvojem kurikuluma i modeliranjem nagrada za autonomne sustave.
- Izvrsno poznavanje generiranja uz pomoć dohvaćanja, smanjenja latencije i troškovno učinkovitog skaliranja.
- Sposobnost provođenja rigoroznog primijenjenog istraživanja kroz oblikovanje hipoteza, ablacijsko testiranje i statističku validaciju.
- Razboritost pri odabiru između prilagodbe modela i kontekstnog inženjerstva, uz snažnu međufunkcionalnu komunikaciju.
- Doktorat iz umjetne inteligencije, računalnih znanosti ili srodnog područja.
- Najmanje četiri godine relevantnog industrijskog istraživačkog iskustva.
Pogodnosti
- Globalno surađujte s kolegama iz Singapura, Indije, Japana, Europe i Sjedinjenih Američkih Država.
- Učite i razvijajte se uz iskusne lidere iz velikih poduzeća.
- Preuzmite vlasništvo nad smislenim radom od prvog dana.
- Radite u okruženju koje cijeni psihološku sigurnost, otvorenu raspravu i disciplinirano eksperimentiranje.
- Kombinirajte brzinu startupa s radom na infrastrukturi na razini poduzeća.
- Pomozite oblikovati proizvod, kulturu tvrtke i rezultate korisnika.
- Rješavajte kritične izazove u reguliranim poslovnim okruženjima.