A Ryz Labs startupokat épít fel az alapoktól, és segít a növekvő vállalatoknak működésük bővítésében. A tanácsadás, a logisztika és a marketing területén működő vállalat olyan technológiai szakember-megoldásokat kínál, amelyek támogatják a fejlődő vállalkozásokat termékek fejlesztésében, csapataik megerősítésében és a gyorsan változó piacokon való versenyben.
Vezető gépi tanulási mérnök - Ryz Labs (Távmunka Argentínában)
Vezesse a gépi tanulási rendszerek éles környezetben történő működtetését és a skálázható MI-platformok fejlesztését a Ryz Labs nemzetközi ügyfele számára. Feleljen az elosztott architektúráért, az MLOps-folyamatokért és az LLM-alapú rendszerek biztonsági kontrolljaiért.
Leírás
- Telepítsen és üzemeltessen MI-modelleket éles környezetben, nagy léptékben.
- Kövesse nyomon a modellminőséget, a hallucinációs arányokat, az eltéréseket, a késleltetést és az infrastruktúra költségeit.
- Tervezzen elosztott, eseményvezérelt mikroszolgáltatásokat Python, Go vagy TypeScript használatával.
- Hozzon létre infrastruktúrakódként kezelt megoldásokat és CI/CD-folyamatokat a megbízható szolgáltatásnyújtás érdekében.
- Alakítsa ki az ügynökök jogosultságait, az emberi felülvizsgálati folyamatokat, az adatelkülönítést és a promptinjektálás elleni védelmet.
- Már a kezdetektől dolgozzon együtt a termékmenedzserekkel, hogy az üzleti igényeket skálázható műszaki tervekké alakítsa.
- Magyarázza el az architekturális kompromisszumokat a vezetőknek és a vezető ügyféloldali érintetteknek.
- Segítsen fejlett MI-platformokat fejleszteni egy nemzetközi ügyfél számára.
- Legyen vezető műszaki szaktekintély az éles rendszerek, az alkalmazott MI és a mérnöki gyakorlatok terén.
Követelmények
- Rendelkezzen 12–15+ év szoftverfejlesztési tapasztalattal, amely a backend- és elosztott rendszerarchitektúrától az éles környezetben alkalmazott gépi tanulásig terjed.
- Mutasson mély szakértelmet az MLOps, a modellértékelés, a fejlett RAG, a beágyazásokkal végzett vektoros keresés, a HNSW, a hibrid keresés és a finomhangolás terén.
- Legyen jártas az elosztott rendszerek, a mikroszolgáltatások és a Python, Go vagy TypeScript használatával megvalósított aszinkron, eseményvezérelt architektúrák terén.
- Rendelkezzen gyakorlati tapasztalattal a Docker, az AWS, a Google Cloud vagy az Azure, valamint az automatizált CI/CD-kézbesítés használatában.
- Értse az LLM-biztonságot, a fenyegetésmodellezést, az adathatárok kikényszerítését és az ügynökbiztonságot gyakorlati környezetben.
- Beszéljen folyékonyan angolul.
- Képes legyen összetett műszaki döntéseket világosan elmagyarázni ügyfélvezetőknek és nem műszaki érintetteknek.
- Előnyt jelent a többügynökös orkhesztrációs eszközökkel, például a LlamaIndexszel, a Semantic Kernellel, az AutoGennel, a CrewAI-jal vagy az MCP-vel szerzett tapasztalat.
- Előnyt jelent a tanácsadói, műszaki tanácsadói vagy gyorsan növekvő technológiai platformoknál szerzett háttér.