Quantiphi adalah perusahaan rekayasa digital yang mengutamakan AI dan membantu organisasi menerapkan kecerdasan buatan, data, serta teknologi cloud untuk menghadapi tantangan bisnis yang kompleks. Didirikan pada tahun 2013, perusahaan ini menggabungkan keahlian konsultasi dan rekayasa untuk membangun aplikasi AI yang dapat diskalakan, mengembangkan kemampuan analitik data, memodernisasi infrastruktur cloud, serta menyediakan implementasi khusus. Pekerjaannya mendukung organisasi di sektor kesehatan, keuangan, pendidikan, ritel, dan logistik, dengan kemitraan teknologi termasuk AWS, Google Cloud, dan NVIDIA. Tim Quantiphi berfokus mengubah teknologi canggih menjadi solusi praktis untuk transformasi perusahaan.
Insinyur Pembelajaran Mesin Senior di Quantiphi - Bekerja di Kantor Mumbai
Memimpin perancangan dan penerapan sistem pembelajaran mesin, LLM, dan AI percakapan yang dapat diskalakan di Quantiphi. Membangun kerangka kerja agen, kapabilitas MLOps, dan solusi terintegrasi dengan AWS.
Deskripsi
- Merancang, mengembangkan, dan menerapkan solusi pembelajaran mesin yang dapat diskalakan, mencakup ML tradisional, LLM, dan AI percakapan.
- Mengelola seluruh siklus hidup ML dan AI, mulai dari persiapan data dan rekayasa fitur hingga pengembangan, validasi, penerapan, dan pemantauan model.
- Membuat kerangka kerja agen siap produksi dengan pemanggilan alat dan alur kerja multi-agen yang terkoordinasi.
- Menerapkan praktik MLOps pada sistem pembelajaran mesin dan sistem berbasis LLM.
- Mengembangkan REST API yang andal untuk menghubungkan solusi ML dan AI percakapan dengan aplikasi perusahaan serta layanan eksternal.
- Membangun kapabilitas analitik percakapan dan observabilitas yang dapat diskalakan untuk sistem AI.
- Berkolaborasi dengan ilmuwan data, insinyur data, manajer produk, dan pemangku kepentingan untuk mengubah kebutuhan bisnis menjadi solusi ML dan AI yang dapat diskalakan.
- Merancang solusi bertenaga LLM dan memimpin pengembangan kerangka kerja agen pada infrastruktur AWS.
Persyaratan
- Pengalaman profesional selama 4–7 tahun.
- Kemampuan yang terbukti dalam merancang arsitektur, mengembangkan, dan menerapkan solusi ML berskala besar, termasuk pembelajaran mesin tradisional dan AI percakapan berbasis LLM.
- Pengalaman mengelola seluruh siklus hidup ML dan AI, termasuk persiapan data, rekayasa fitur, pengembangan model, validasi, penerapan, dan pemantauan.
- Latar belakang dalam merancang kerangka kerja agen tingkat produksi, alur kerja pemanggilan alat, dan koordinasi multi-agen.
- Keahlian MLOps yang mencakup penerapan, pemantauan, dan pengoptimalan sistem ML dan LLM.
- Pengetahuan yang kuat tentang regresi, pohon keputusan, SVM, metode ensemble, pengelompokan, prapemrosesan data, seleksi fitur, dan pemodelan statistik.
- Pemahaman tingkat lanjut tentang rekayasa prompt, pengoptimalan konteks, pola penalaran agen, RAG, basis data vektor, dan pencarian semantik.
- Kemampuan Python yang kuat dengan scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain, dan CrewAI.
- Pengalaman membangun REST API yang tangguh untuk model ML dan aplikasi AI percakapan.
- Pengalaman menggunakan layanan AWS seperti SageMaker dan Bedrock.
- Pengalaman mengembangkan kerangka kerja analitik percakapan dan observabilitas AI yang dapat diskalakan.
- Kemampuan pemecahan masalah, komunikasi, dan pengelolaan pemangku kepentingan yang sangat baik.
- Pengalaman dengan Model Context Protocol (MCP) atau standar komunikasi agen yang sebanding lebih diutamakan.
- Pengalaman dalam otomatisasi dukungan pelanggan atau teknologi pusat kontak lebih diutamakan.
- Sertifikasi AI cloud seperti AWS ML Specialty, Azure AI Engineer, atau Google Cloud ML Engineer lebih diutamakan.
Tunjangan
- Tempat kerja yang menjunjung transparansi, keberagaman, integritas, pembelajaran, dan pengembangan karier.
- Lingkungan yang mendukung inovasi sekaligus pertumbuhan profesional dan pribadi.