Volga Partners
Volga Partners
A Volga Partners mesterséges intelligenciára, gépi tanulásra és szoftverfejlesztésre összpontosító vállalati technológiai szolgáltató cég. Tevékenységei közé tartozik az adatok annotálása és címkézése, a tartalommoderálás, a nyelvészeti szolgáltatások, a generatív mesterséges intelligenciára épülő ügyfélszolgálati platformok, valamint a webes, mobil- és full-stack fejlesztést, kiberbiztonsági tanácsadást és e-kereskedelmet lefedő IT-projektek megvalósítása. A vállalat ezeket a szolgáltatásokat nagy létszámú, többnyelvű közösségi munkaerővel és távolról, igény szerint elérhető erőforrásokkal támogatja, így segítve vállalati ügyfeleit skálázható mesterségesintelligencia- és szoftvermegoldások fejlesztésében és kezelésében.

MI-mérnök – Generatív MI és LLM (Távmunka, India)

A Volga Partnersnél éles környezetben használható generatív MI-, LLM- és RAG-megoldásokat fejleszthet. Skálázható MI-alkalmazásokat, API-kat és automatizálási eszközöket készíthet globális ügyfelek számára.

Leírás

  • Generatív MI-vel és LLM-ekkel működő, éles környezetben használható alkalmazásokat hoz létre, fejleszt és telepít
  • Chatbotokat, másodpilótákat, intelligens automatizálási eszközöket és MI-alapú munkafolyamatokat épít
  • Beágyazások, vektorkeresés, valamint strukturált és strukturálatlan adatok használatával fejleszti és javítja a RAG-folyamatokat
  • Alkalmazásokat kapcsol össze az OpenAI, az Anthropic, az Azure OpenAI és hasonló LLM-platformokkal
  • Python, FastAPI, Flask vagy hasonló keretrendszerek használatával háttérszolgáltatásokat és API-kat hoz létre
  • Promptokat, rendszerutasításokat és kontextuskezelési stratégiákat dolgoz ki
  • Az MI-szolgáltatásokat a kezdeti prototípusoktól az éles telepítésig skálázza
  • Értékeli az LLM-válaszokat, és javítja a minőséget, pontosságot, sebességet, megbízhatóságot és költséghatékonyságot
  • Figyeli, diagnosztizálja és optimalizálja az éles környezetben futó MI-rendszereket
  • Értékelési, validációs, védőkorlát- és hibakezelési folyamatokat vezet be
  • Kivizsgálja és kijavítja az éles környezetben jelentkező hibákat és a rendszer-visszaeséseket
  • A követelmények gyakorlati MI-megoldásokká alakítása érdekében együttműködik a mérnöki, termék-, üzemeltetési és üzleti csapatokkal
  • Támogatja az architekturális döntéseket, a műszaki felülvizsgálatokat és a projekt dokumentációját
  • Naprakész marad a generatív MI, az LLM-ek, a RAG, az ágensalapú MI és a feltörekvő MI-eszközök területén
  • Értékeli és bevezeti az új MI-modelleket, keretrendszereket és megvalósítási technikákat
  • Együtt dolgozik a mérnöki vezetőkkel, a termékcsapatokkal, a szoftver- és háttérmérnökökkel, a globális MI-kutatási és -fejlesztési csapatokkal, valamint az üzleti érdekelt felekkel

Követelmények

  • Legalább három év tapasztalat szoftvermérnöki, MI/ML-mérnöki vagy kapcsolódó fejlesztési területen
  • Haladó szintű Python-ismeret
  • Gyakorlati tapasztalat LLM-ekkel készített alkalmazások fejlesztésében
  • Gyakorlati tapasztalat RAG-gel, beágyazásokkal, szemantikus kereséssel és vektoradatbázisokkal
  • Tapasztalat alkalmazások OpenAI-, Anthropic-, Azure OpenAI- vagy hasonló LLM-API-khoz való csatlakoztatásában
  • Munkaszintű ismeretek a promptmérnökség, a modellviselkedés, a kontextuskezelés és az LLM-értékelés terén
  • Tapasztalat API-k vagy háttérszolgáltatások fejlesztésében FastAPI, Flask vagy hasonló keretrendszerekkel
  • Szilárd szoftvermérnöki alapok, beleértve a Gitet, a REST API-kat, a tesztelést, a hibakeresést és a rendszertervezést
  • Jártasság a Dockerben és a korszerű fejlesztési gyakorlatokban
  • Képes egy MI-használati esetet a követelményektől a fejlesztésen és tesztelésen át a telepítésig végigvinni
  • Erős analitikai, problémamegoldó, írásbeli és szóbeli angol kommunikációs készség
  • Képes hatékonyan együttműködni egy teljesen távoli, földrajzilag elosztott csapatban
  • Tapasztalat éles környezetben használt MI-másodpilóták, chatbotok, ágensek vagy intelligens automatizálási rendszerek szállításában
  • Tapasztalat a LangChain, a LlamaIndex, a LangGraph vagy hasonló MI-orkesztrációs keretrendszerek használatában
  • Tapasztalat a Pinecone, a Weaviate, a Qdrant, a FAISS, a Chroma vagy hasonló vektoradatbázisok használatában
  • Jártasság az ágensalapú munkafolyamatokban, az eszköz- vagy függvényhívásban és a többlépéses MI-rendszerekben
  • Tapasztalat LLM-finomhangolásban, LoRA-ban vagy kapcsolódó módszerekben
  • Tapasztalat MI-alkalmazások AWS-en, Azure-ben vagy GCP-n történő telepítésében
  • Jártasság a modellmonitorozásban, az értékelési keretrendszerekben, a védőkorlátokban és a felelős MI-gyakorlatokban
  • Tapasztalat SQL-lel, CI/CD-vel, Kuberneteszel vagy modellkiszolgáló infrastruktúrával
  • Hétfőtől péntekig 7:00 és 16:00 óra között elérhető, csendes-óceáni idő szerint; ez Indiában éjszakai óráknak felel meg
  • Hajlandó alkalmanként hétvégén dolgozni vagy módosítani a munkarendet, amikor ezt az üzleti követelmények szükségessé teszik

Juttatások

  • A szerződés- és kifizetéskezelést a Deel intézi
  • 90 napos próbaidő
  • A próbaidő sikeres teljesítése után jogosultság a juttatásokra
  • Fizetett szabadság a vállalati szabályzat szerint
  • A vállalat által megtartott fizetett ünnepnapok
  • Karrier-előrelépési és szakmai fejlődési lehetőségek

Kapcsolódó állások

BlackSky

Vezető infrastruktúramérnök, BlackSky (távmunka)

BlackSky
201 – 500 Alkalmazottak
LogisztikaTanácsadásVédelem

Üzemeltesse a BlackSky valós idejű műholdas hírszerzési szolgáltatásait támogató AWS- és Kubernetes-platformokat. Hozzon létre biztonságos, megismételhető telepítéseket felhő-, privát és internetkapcsolat nélküli környezetekben.

Megnyitás
DeepHealth

Vezető telepítési mérnök, HL7-integráció

DeepHealth

Integrálja a DeepHealth diagnosztikai képalkotó platformját az ügyfelek klinikai rendszereivel HL7- és DICOM-interfészek tervezésével, valamint MI-támogatású munkafolyamatok segítésével. Irányítsa az ügyfelekkel és belső csapatokkal végzett műszaki felmérést, a bevezetést, az éles indulást és az eszkalációkat.

Megnyitás
DeepHealth

Senior terepi telepítési mérnök, radiológiai leletezés

DeepHealth

Vezesse a DeepHealth Reporting Pro ügyféloldali bevezetéseit, és állítsa be a radiológiai munkafolyamatokat és integrációkat. Irányítsa az MI-alapú leletezés elterjedését, a műszaki támogatást és a megbízható telepítéseket az egészségügyi intézményekben.

Megnyitás
DeepHealth

Senior radiológiai leletezési kihelyezett mérnök

DeepHealth

A DeepHealth Reporting Pro rendszerét konfigurálja és vezeti be radiológiai ügyfeleknél; irányítja a megvalósításokat, az éles indulásokat, az eszkalációkat és a mesterséges intelligenciával támogatott leletezés bevezetését. Ez az Egyesült Államokban távolról végezhető munkakör az ügyfélfolyamatokra, a műszaki támogatásra és a termék megbízható bevezetésére összpontosít.

Megnyitás
DeepHealth

Vezető HL7-integrációs mérnök

DeepHealth

Vezesse a DeepHealth diagnosztikai képalkotó platformjának ügyfél-integrációit, klinikai rendszereket összekapcsolva HL7- és DICOM-munkafolyamatokon keresztül. Irányítsa a mesterséges intelligencia bevezetését, a műszaki feltárást, a megvalósítást, az éles indulást és az eszkalációkat.

Megnyitás
DeepHealth

Vezető kihelyezett bevezetési mérnök, diagnosztikai megjelenítő (távmunka, USA)

DeepHealth

A DeepHealth diagnosztikai megjelenítőjét és MI-alapú képalkotási munkafolyamatait az egészségügyi ügyfelek igényeihez igazítja. Vezeti a műszaki felmérést, a bevezetéseket, az éles indulást, a hibák megoldását és a megbízhatóság javítását.

Megnyitás
DeepHealth

Vezető kihelyezett bevezetési mérnök, orvosi képalkotás

DeepHealth

A DeepHealth kihelyezett bevezetési mérnöke ügyfelek bevezetéseihez konfigurálja a diagnosztikai Viewert és az AI-alapú képalkotási munkafolyamatokat. Az Egyesült Államok egész területén támogatja a telepítéseket, az éles indulásokat, az eszkalációkat és a szolgáltatás megbízhatóságát.

Megnyitás
Origami Risk

Platform DevOps-mérnök az Origami Risknél

Origami Risk

AWS-alapú szállítási folyamatokat, Terraform-infrastruktúrát és Kubernetes-platformokat építhet az Origami Risk kockázat-, biztosítási, megfelelőségi és biztonságkezelési SaaS-termékeihez.

Megnyitás
Copeland

Vezető felhőnatív szoftvermérnök, React és Node.js

Copeland

Készítsen Azure IoT-felhőnatív alkalmazásokat a Copeland fenntartható HVACR-technológiáihoz TypeScript, React és NestJS használatával. Fejlesszen megbízható API-kat, automatizált teszteket és integrációkat.

Megnyitás
Leadout

Felhő FinOps mérnök

Leadout
11 – 50 Alkalmazottak
B2BMegfelelőségVállalat

Segítsen a Leadout nagyvállalati ügyfeleinek kézben tartani az AWS-, Azure- vagy GCP-költségeiket. Elemzéssel, optimalizálással, valamint a mérnöki és pénzügyi csapatokkal való együttműködéssel tegye átláthatóvá a költségeket, és alakítson ki kezelési gyakorlatokat.

Megnyitás