Az Ambush emberközpontú tanácsadó cég, amely segít a szervezeteknek távolról dolgozó tervezői és mérnöki csapatokat létrehozni és integrálni. Hosszú távú partnerségek keretében szoftverfejlesztési és tervezési szolgáltatásokat nyújt, többek között az egészségügy, a pénzügy és az adatvédelem területén tevékenykedő ügyfeleknek. Működésének középpontjában a tehetséges szakemberek megtalálása, megtartásuk támogatása és a távoli csapatok ügyfélszervezetekbe való hatékony beilleszkedésének elősegítése áll.
Szenior adattudós és MI-mérnök (Brazília, távmunka)
Éles környezetben működő gépi tanulási modelleket és LLM-alkalmazásokat készíthet az Ambush számára. RAG-, többügynökös és valós idejű MI-megoldásokkal szolgálhatja ki az ügyfelek kritikus igényeit.
Leírás
- Üzletileg kritikus felhasználási esetekhez gépi tanulási modelleket és MI-megoldásokat fejleszt.
- A modellalkotás teljes életciklusáért felel az adatkinyeréstől és a jellemzőmérnökségtől az értékelésen, újratanításon át a valós idejű üzembe helyezésig.
- Éles használatra kész LLM-alkalmazásokat hoz létre, többek között RAG-rendszereket és többügynökös architektúrákat.
- Feltárja a modell teljesítményével kapcsolatos problémákat, és minden feladathoz megfelelő megközelítést választ.
- A kezdeményezéseket a kutatástól és a hatókör meghatározásától a megvalósításig viszi.
- Együttműködik az Egyesült Államokban és Indiában dolgozó érintettekkel és mérnöki csapatokkal.
- Projekteket vagy MVP-ket vezet a követelmények meghatározásától az érintettek összehangolásán át a megvalósításig.
- Bemutatja műszaki munkáját az Egyesült Államok ügyfeleinek.
- Vezérlőpultokat készít, és az eredményeket az üzleti közönség számára is érthetően ismerteti.
Követelmények
- Szenior szintű tapasztalat.
- Magabiztos Python- és SQL-ismeretek.
- Gyakorlati tapasztalat gépi tanulási eszközökkel, például pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM vagy hasonló könyvtárakkal.
- Gépi tanulási modellek éles környezetbe helyezésében szerzett tapasztalat, beleértve a valós idejű vagy alacsony késleltetésű következtetést.
- Tapasztalat a modell eltolódásának nyomon követésében és az éles modellek fejlesztésében.
- Gyakorlati ismeretek a hiperparaméter-hangolási és jellemzőkiválasztási módszerekről, például az Optunáról és a visszafelé történő kiválasztásról.
- Jelentős tapasztalat LLM-megoldások építésében, beleértve az ágenseket, a többügynökös rendszereket, a RAG-ot és az API-integrációkat.
- Tapasztalat projekt vagy MVP vezetésében a követelmények vagy a PRD meghatározásától az érintettek összehangolásáig.
- Haladó vagy folyékony angol nyelvtudás, valamint magabiztos műszaki prezentáció az Egyesült Államok ügyfelei előtt.
- Előnyt jelent az olyan vállalati platformok és adatmodelljeik ismerete, mint az Oracle, az SAP vagy a Workday.
- Előnyt jelent a pénzügyi szolgáltatások, hitelkockázat, csalásmegelőzés, illetve nagy fogyasztói vagy B2B-vállalatok terén szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent a vezérlőpultok készítésében és az eredmények üzleti közönséggel való megismertetésében szerzett tapasztalat.
Juttatások
- Emberközpontú vállalati kultúra.
- Támogató, bizalmon alapuló és önállóságot adó munkakörnyezet.
- Együttműködésre és csapatmunkára épülő kultúra.
- Lehetőség értékes termékeken dolgozni és tartós partnerségeket kialakítani.
- Kiemelkedő mérnöki, tervezési, stratégiai és MI-projektekben szerezhető tapasztalat.
- Távmunka.