
A Striveworks gépi tanulási műveletekhez fejleszt szoftvereket olyan szervezetek számára, amelyek gyorsabban, nagyobb ellenőrzés mellett és elszámoltatható módon szeretnék a mesterséges intelligenciát a gyakorlatban alkalmazni. Chariot platformja a teljes modell-életciklust támogatja a modellek létrehozásától és bevezetésétől kezdve a teljesítményük nyomon követésén át az auditnyomok fenntartásáig. A vállalat számítógépes látással, természetesnyelv-feldolgozással és generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatos képességeket kínál, miközben a szabályozásra és arra helyezi a hangsúlyt, hogy az adatvezérelt eszközök a szűkebb szakértői csapatokon túl is használhatók legyenek. A Striveworks az egészségügy, a logisztika, a tanácsadás, a fizikai biztonság, a nemzetbiztonság, a kiberbiztonság és a pénzügy területén működik, és különböző működési környezetekhez igazodó bevezetési megközelítéseket kínál.
Senior gépi tanulási mérnök - Távoli munkavégzés Texasban
LLM-alapú ügynököket, adatfolyamatokat és megbízható gépi tanulási rendszereket fejleszthet a Striveworks mesterségesintelligencia-műveleti platformjához. Ügyfélközpontú mérnöki munkával és közvetlen együttműködéssel támogatja a kritikus fontosságú kormányzati bevezetéseket.
160 000 $ – 200 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Gépi tanulási megoldásokat hoz létre ügyfélprojektekhez és belső termékekhez
- Összetett adatfolyamatokat és ügynökalapú munkafolyamatokat koordinál
- Hozzájárul a Striveworks saját mesterségesintelligencia-műveleti platformja, a Chariot fejlesztéséhez
- Megbízható mesterségesintelligencia-rendszereket épít modellek, ügynökök, eszközök és munkafolyamatok felhasználásával
- Értékeli és javítja a mesterségesintelligencia-rendszerek teljesítményét és használhatóságát
- Együttműködik ügyfelekkel, adattudósokkal, szoftvermérnökökkel és DevOps-mérnökökkel
- Irányítja a platform fejlesztéseit, és bővíti a vállalat technikai képességeit
- Közvetlen ügyfélkapcsolaton keresztül támogatja a kritikus fontosságú bevezetéseket
- Munkaideje legfeljebb 20%-ában utazik
Követelmények
- Számítástechnikai, gépi tanulási vagy kapcsolódó területen szerzett alapdiploma, valamint legalább hat év releváns tapasztalat
- Bizonyított tapasztalat adatközpontú rendszerek szállításában, beleértve az adatmérnöki munkát, az adattisztítást, az ETL-folyamatokat, a gépi tanulást és az éles környezetben végzett elemzést
- Gyakorlati tapasztalat LLM-alapú ügynökök és ügynökalapú munkafolyamatok tervezésében, fejlesztésében, értékelésében és optimalizálásában
- Tapasztalat mesterségesintelligencia-rendszerek külső eszközökhöz, API-khoz, MCP-szerverekhez és vállalati adatforrásokhoz való kapcsolásában
- Tapasztalat ügynökök teljesítményének, megbízhatóságának és biztonságának értékelésére szolgáló módszerek és keretrendszerek létrehozásában
- A RAG, az eszközhasználat, a tervezés és a többügynökös rendszerarchitektúrák gyakorlati ismerete
- Magabiztos gépitanulásinyelv- és könyvtárhasználat, haladó Python-ismeretek, valamint TensorFlow-, PyTorch- és/vagy scikit-learn-tapasztalat
- Szilárd szoftvermérnöki alapok algoritmusok, adatszerkezetek és tervezési minták terén
- Legalább egy rendszerszintű programozási nyelv ismerete a Go, Rust, C++, Java vagy Scala közül
- Tapasztalat korszerű szoftverfejlesztési gyakorlatokkal és eszközökkel, például Agile, verziókezelés, feladatkövetés, CI/CD és hibakeresés
- Amerikai állampolgárság, valamint jogosultság és hajlandóság Secret szintű amerikai biztonsági engedély megszerzésére és fenntartására
Juttatások
- Egészség-, fogászati és látásbiztosítás
- Választható élet-, hosszú távú rokkantsági, baleset- és kórházi térítéses biztosítás
- HSA- és FSA-programok, beleértve a hozzátartozói gondozására használható FSA-t
- 401(k) nyugdíjprogram
- Korlátlan fizetett szabadság
- Fizetett szülői szabadság
- Részvényalapú juttatások
- Pénzbónuszok
- Teljesen távoli munkavégzés, valamint hibrid vagy irodai munkavégzési lehetőségek