A Provectus mesterségesintelligencia-tanácsadó és megoldásszolgáltató vállalat, amely szervezeteknek segít a mesterséges intelligencia gyakorlati üzleti és technikai kihívások kezelésében. Munkája az alkalmazási területek fejlesztését olyan felhőalapú mesterségesintelligencia-platformokkal ötvözi, amelyek nyíltak, gyártófüggetlenek, és korlátozó licencelési feltételek nélkül telepíthetők az ügyfél saját felhőkörnyezetében. A vállalat tanácsadással, megoldások testreszabásával és menedzselt mesterségesintelligencia-szolgáltatásokkal támogatja ügyfeleit, többek között a kiskereskedelem, a gyártás és az egészségügy területén. A Provectus csapatai olyan kulcsrakész mesterségesintelligencia-megoldásokat fejlesztenek, amelyek az innováció támogatását, a működési hatékonyság javítását és a technológia egyes szervezetek céljaihoz való igazítását szolgálják.
Junior mesterségesintelligencia-/gépi tanulási mérnök, generatív MI és AWS (távmunka, Ukrajna)
Csatlakozzon a Provectushoz junior mesterségesintelligencia-/gépi tanulási mérnökként, és fejlesszen RAG-rendszereket, háttérszolgáltatásokat és AWS-környezetbe telepített megoldásokat. A vállalat abban segít a nagyvállalatoknak, hogy a Claude-ot és az ügynökalapú MI-t mérhető üzleti eredményekké alakítsák.
Leírás
- Fejlesszen RAG-rendszerkomponenseket senior kollégák útmutatásával, miközben fokozatosan nagyobb önállóságot vállal
- Hozzon létre teszteket, és járuljon hozzá az értékelési keretrendszerekhez
- Fejlesszen éles használatra szánt szoftvereket MI-alkalmazásokhoz, háttérszolgáltatásokhoz és adatfeldolgozási folyamatokhoz
- Kapcsolja össze az MI-képességeket háttérszolgáltatásokkal és REST API-kkal
- Segítsen konténerizált alkalmazásokat AWS-re telepíteni CI/CD-folyamatokon keresztül
- Tartsa karban a dokumentációt, az üzemeltetési útmutatókat és az ügyfélátadási anyagokat
- Vegyen részt a technikai egyeztetésekben és az architekturális döntésekben
- Segítsen a modellek értékelésében, és elemezze a hibamódokat a rendszer teljesítményének javítása érdekében
- Fokozatosan vállalja át a komponensek és a technikai döntések felelősségét
Követelmények
- Kezdeményezzen, és dolgozzon önállóan; a kiosztott feladatokra való várakozás helyett kérjen pontosítást
- Kommunikáljon világosan, és oldja meg hatékonyan a problémákat
- Senior kollégák útmutatásával dolgozzon eredményesen bizonytalan helyzetekben
- Kommunikáljon B2+ szintű angol nyelven elosztott, multikulturális csapatokban
- Rendelkezzen gyakorlati tapasztalattal RAG-rendszerek fejlesztésében vagy az azokhoz való hozzájárulásban, lehetőleg éles vagy éles használathoz közeli környezetben
- Használja hatékonyan a Pythont és/vagy a TypeScriptet
- Rendelkezzen gyakorlati AWS-tapasztalattal, például a Lambda, az S3 vagy az ECS szolgáltatások terén
- Dolgozott már konténerekkel és CI/CD-vel valódi projekteken
- Legyen tapasztalata nem determinisztikus rendszerek értékelésében, valamint tesztelési vagy értékelési ciklusok végrehajtásában
- Értse a modellek és ügynökök monitorozásának alapjait
- Ismerje fel az LLM-alapú alkalmazások költség- és késleltetési kompromisszumait
- Rendelkezzen gyakorlati tapasztalattal olyan LLM API-k használatában, mint az Anthropic, az AWS Bedrock vagy az OpenAI
- Rendelkezzen legalább két év szoftver- vagy gépi tanulási mérnöki tapasztalattal, beleértve az éles rendszerekben szerzett tapasztalatot
- Rendelkezzen stabil MI-/gépi tanulási alapismeretekkel, és értse a gyakori modellhibák típusait
Juttatások
- Dolgozzon távmunkát támogató kultúrában
- Kapjon teljes támogatást a belső képzésekhez, valamint a Claude-, AWS- és egyéb szakmai tanúsítványok megszerzéséhez
- Vegyen részt iparági konferenciákon
- Fejlődjön szakmailag aktív mérnöki fejlesztési programokon keresztül
- Használjon korszerű MI-eszközöket és prémium előfizetéseket
- Vegyen részt hosszú távú B2B együttműködésben
- Részesüljön magán-egészségbiztosításban vagy egészségügyi keretben
- Vegyen igénybe fizetett betegszabadságot, szabadságot és munkaszüneti napokat
- Kapja meg a produktív munkához szükséges eszközöket és technológiát