Target je veliki američki maloprodajni lanac koji opslužuje potrošače putem trgovina i digitalne trgovine. Osnovan 1946. godine, Target objedinjuje maloprodaju, e-trgovinu i iskustva usmjerena na potrošače, uz naglasak na vrijednost, dizajn, inovacije i praktičnu kupnju. Velika organizacija Targeta okuplja timove koji djeluju u različitim područjima maloprodajnog poslovanja te podržava zajednice odgovornim korporativnim praksama, brigom o okolišu, etičnim poslovanjem i dobrotvornim djelovanjem.
Viši vodeći inženjer strojnog učenja, primijenjena umjetna inteligencija i LLM-ovi
Vodi razvoj produkcijskih aplikacija umjetne inteligencije i strojnog učenja za maloprodajno poslovanje tvrtke Target. Pruža praktično tehničko usmjerenje u području LLM-ova, primijenjenog strojnog učenja, arhitekture sustava, implementacije i operacija.
Opis
- Razvija i održava aplikacije umjetne inteligencije i strojnog učenja koje automatiziraju tijekove rada i pružaju korisne uvide.
- Surađuje s timovima podatkovnih znanstvenika, inženjera, proizvoda, platforme, sigurnosti i poslovanja.
- Pretvara nejasno definirane poslovne potrebe u praktična i skalabilna tehnička rješenja.
- Vodi inženjerski rad na području umjetne inteligencije izravnim tehničkim doprinosima.
- Pomaže usmjeravati odluke o arhitekturi i dizajnu.
- Procjenjuje i odabire odgovarajuće modele, okvire i alate.
- Razvija održiv kod koji zadovoljava produkcijske standarde.
- Uspostavlja prakse za razvoj, testiranje, implementaciju, vidljivost rada sustava, dokumentaciju i kontinuiranu podršku.
- Osigurava da su aplikacije umjetne inteligencije sigurne, pouzdane, održive i usklađene s korporativnim standardima.
- Surađuje s iskusnim inženjerima i rukovoditeljima na definiranju tehničkih pristupa, prepoznavanju rizika implementacije, uklanjanju prepreka i razvoju ponovno upotrebljivih obrazaca za inženjerstvo umjetne inteligencije.
- Prati razvoj umjetne inteligencije, strojnog učenja, LLM-ova, agentskih sustava i softverskog inženjerstva.
- Isporučuje produkcijski spremne aplikacije umjetne inteligencije s mjerljivim poslovnim učinkom te istodobno unapređuje tehničke vještine i prakse tima.
Zahtjevi
- Četverogodišnja diploma iz kvantitativnog područja, primjerice znanosti, tehnologije, inženjerstva ili matematike, ili jednakovrijedno iskustvo u industriji.
- Prednost je magisterij iz računarstva, strojnog učenja, umjetne inteligencije, primijenjene matematike ili srodnog tehničkog područja.
- Najmanje pet godina praktičnog iskustva u softverskom inženjerstvu, uključujući izradu i održavanje produkcijskih sustava.
- Značajno iskustvo u razvoju aplikacija umjetne inteligencije i strojnog učenja, kao što su proizvodi pokretani LLM-ovima, agentski sustavi, rješenja primijenjenog strojnog učenja, aplikacije s velikim količinama podataka ili inteligentna automatizacija.
- Napredno poznavanje Pythona i iskustvo s modernim okvirima za umjetnu inteligenciju, strojno učenje ili duboko učenje, kao što su PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex ili Semantic Kernel.
- Iskustvo s API-jima modela, orkestracijom promptova, razvojem agenata, generiranjem potpomognutim dohvatom, okvirima za evaluaciju, alatima za vidljivost rada sustava, oblačnim platformama za strojno učenje, kontejnerima ili tehnologijama orkestracije.
- Dobro razumijevanje dizajna sustava, arhitekture aplikacija, kompromisa pri odabiru modela i okvira, eksperimentiranja, evaluacije, optimizacije performansi i produkcijske implementacije sustava umjetne inteligencije.
- Iskustvo u izradi skalabilnih, održivih i dobro testiranih usluga, API-ja, podatkovnih cjevovoda, aplikacija ili platformi.
- Iskustvo s kontrolom verzija, CI/CD-om, pregledom koda, dokumentacijom, operativnim nadzorom i podrškom za produkcijske sustave.
- Sposobnost pretvaranja nejasnih poslovnih potreba u definirane tehničke pristupe i učinkovite suradnje s partnerima iz različitih funkcija.
- Izvrsne komunikacijske vještine, uključujući objašnjavanje tehničkih koncepata inženjerima, podatkovnim znanstvenicima, partnerima za proizvode, poslovnim dionicima i rukovoditeljima.
- Sposobnost mentoriranja inženjera, sudjelovanja u određivanju tehničkog smjera i unapređivanja inženjerskih praksi.
- Samostalnost i usmjerenost na rezultate, snažan osjećaj odgovornosti, dobra prosudba i sposobnost brzog napretka uz održavanje visokih tehničkih standarda.
- Suradnički pristup uz predanost kontinuiranom učenju, dijeljenju znanja i izgradnji pouzdanih sustava umjetne inteligencije.
- Rad se mora obavljati u zemlji primarne lokacije rada, osim ako Target ne odredi drukčije.
Pogodnosti
- Sveobuhvatni zdravstveni programi koji mogu uključivati zdravstveno, oftalmološko i stomatološko osiguranje, životno osiguranje i drugo.
- Plan 401(k).
- Popust za zaposlenike.
- Pokriće za kratkoročnu nesposobnost za rad.
- Pokriće za dugoročnu nesposobnost za rad.
- Plaćeno bolovanje.
- Plaćeni državni praznici.
- Plaćeni godišnji odmor.
- Financijske, obrazovne i pogodnosti za dobrobit.