A LILT mesterségesintelligencia- és SaaS-vállalat, amely többnyelvű lokalizációs technológiát fejleszt vállalatok, közszektorbeli szervezetek és MI-fejlesztők számára. Platformja a kontextusérzékeny MI-modelleket szakértői emberi ellenőrzéssel ötvözi, hogy több mint 100 nyelven biztonságos, a márkával összhangban álló fordításokat és lokalizált tartalmakat készítsen. A LILT egyedi modellképzést, folyamatos fejlesztést, lokalizációs projektmenedzsmentet, natív integrációkat, valamint helyszíni vagy légréses telepítéseket is támogat.
Staff Full-Stack mérnök, belső eszközök a LILT-nél (hibrid, Egyesült Államok)
Vezesse a LILT mesterségesintelligencia-benchmarking- és fordítási műveleteit támogató belső platformok fejlesztését. A szerepkör a munkaerő-eszközöket, adatfolyamatokat, automatizálást, API-kat és éles infrastruktúrát foglalja magában.
Egyesült Államok190 000 $ – 230 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolFull-stack mérnökSzoftvermérnökLeírás
- Fejlesszen és üzemeltessen belső platformokat a LILT alkalmazott mesterségesintelligencia-benchmarking-műveleteihez
- Működjön együtt kutatókkal és TPM-ekkel, hogy a benchmark- és adatminőségi igényeket fókuszált műszaki tervekké alakítsa
- Vezesse a külső közreműködők munkaerő-kezelési eszközeit, beleértve az előzetes ellenőrzést, a felméréseket, a minőség-ellenőrzést, a kifizetés- és szállításkövetést, a névjegyzékeket és a jelentések exportálását
- Irányítsa a platform és szolgáltatásai architektúráját, valamint hosszú távú műszaki stratégiáját
- Javítsa az IAA- és hangminőségi adatfolyamatokat kiugró értékek észlelésével, ASR-oldalkocsikkal, LLM-alapú minőség-ellenőrzéssel és hangpontozással
- Hozzon létre és szállítson olyan modulokat, amelyek a benchmarking- és ellenőrzési munkafolyamatokat a többlépcsős felülvizsgálati folyamathoz kapcsolják
- Kezelje az API-kulcsok kiosztását és a használati keretek szabályozására szolgáló rendszereket
- Fejlesszen önkiszolgáló ChatOps-munkafolyamatokat mérnökök és közreműködők számára
- Erősítse a háttérben futó feldolgozókat és feladatfeldolgozó rendszereket a megbízható működés érdekében
- Alakítsa ki a tesztelési, CI/CD-, telepítési, infrastruktúrakódkénti és kiadásautomatizálási szabványokat
- Fejlessze a mérnöki minőséget kódellenőrzésekkel, tervdokumentációval, mentorálással és műszaki vezetői munkával
Követelmények
- Legalább ötéves szakmai tapasztalat full-stack szoftvermérnöki munkakörben
- Bizonyított felelősségvállalás éles rendszerekért a tervezéstől az üzemeltetésig, több futtatókörnyezetben vagy programozási nyelven
- Haladó tapasztalat olyan Python-háttérkeretrendszerrel, mint a FastAPI, az async SQLAlchemy és a PostgreSQL
- Éles környezetben szerzett tapasztalat statikusan típusos háttérnyelvvel, például Go vagy Java használatával
- Erős React- és TypeScript-tapasztalat, beleértve a komponensek tervezését, az állapotkezelést és a modern adatlekérési mintákat
- Tapasztalat reziliens, idempotens háttérfeladat- és feldolgozórendszerek üzemeltetésében
- Tapasztalat külső és platform-API-k integrálásában, beleértve a GitHubot, az OAuth/OIDC SSO-t és egy LLM-szolgáltatót
- Tapasztalat Slack- vagy hasonló csevegőplatform-botok létrehozásában, megfelelő üzemeltetési védelmekkel
- Képesség az alkalmazott statisztikai vagy gépi tanulási fogalmakat használó kód megértésére és bővítésére
- Gyakorlati ismeretek a CI/CD, a Docker, a Helm, az ArgoCD vagy egyenértékű GitOps-megoldások, valamint a Terraform vagy hasonló infrastruktúrakód-eszközök terén
- Tapasztalat a hosszú ideig futó Python-feldolgozók natív könyvtárak miatti memória-növekedésének diagnosztizálásában és csökkentésében biztonságos folyamat-újrahasznosítással
- Tapasztalat nem mérnöki csapatok számára készült belső platformok létrehozásában és teljes körű felelősségvállalásban
- További előnyt jelent a hang- vagy beszédfolyamatok, az ad címkézése vagy a közreműködői munkaerőrendszerek, az egyezési mutatók, az értesítések és kézbesítés, a heterogén adatkivonatok, a ChatOps, a cserélhető szolgáltatások közötti JWT-hitelesítés, valamint a különböző futtatókörnyezeteket átfogó rendszerek terén szerzett tapasztalat
- Előnyt jelent az LLM-as-judge vagy LLM-alapú felülvizsgálati folyamatokkal, az OpenTelemetryvel, az LLM-átjáró- vagy útválasztási szolgáltatásokkal, valamint az adat-exportáló vagy jelentéskészítő eszközökkel szerzett tapasztalat
Juttatások
- Részvétel a tulajdonosi programban
- Lehetőség globális csapatokkal való együttműködésre
- Szakmai fejlődési lehetőségek
- Tisztességes, befogadó és átlátható kiválasztási folyamat