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Ford Motor Company
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Ford Motor Company è un produttore automobilistico con sede negli Stati Uniti e una storia che risale al 1903. Oltre a sviluppare e produrre veicoli, l’azienda sta ampliando il proprio focus verso i servizi di mobilità, le esperienze digitali e il software. Le attività di Ford comprendono anche iniziative di sostenibilità e obiettivi ambientali, riflettendo un approccio che unisce trasporti, innovazione, impatto sulle comunità e pratiche aziendali responsabili.
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Offerte dell’azienda

Data Scientist, NLP e IA generativa presso Ford, India Ibrido

Sviluppa prodotti di NLP, LLM e IA generativa per casi d’uso automobilistici presso Ford. Costruisci pipeline multimodali, flussi di lavoro agentici, API e applicazioni rivolte agli utenti su larga scala.

INIndiaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
AirflowApacheBigQueryCloudDjangoDockerElasticsearchFlaskGoogle Cloud PlatformKubernetesNumpyPandasPythonPyTorchReactScikit-LearnSparkTensorFlowTerraform

Descrizione

  • Crea applicazioni e prodotti di NLP, LLM e IA generativa con pratiche di programmazione rigorose.
  • Valuta modelli e metodi avanzati per applicazioni automobilistiche.
  • Conduci esperimenti di apprendimento automatico per l’addestramento dei modelli e l’inferenza in condizioni di vincoli di memoria e latenza.
  • Implementa API REST di NLP e interfacce utente leggere con Docker e Kubernetes.
  • Presenta applicazioni di NLP, LLM e IA generativa utilizzando Dash, Plotly e Streamlit.
  • Combina più bot in applicazioni multimodali basate su LLM.
  • Crea flussi di lavoro agentici con Autogen, AgentBuilder e LangGraph.
  • Sviluppa prodotti modulari di IA e apprendimento automatico progettati per un utilizzo scalabile.
  • Collabora con esperti tecnici globali su prodotti di classificazione, risposta alle domande, chatbot, traduzione, ricerca semantica e riepilogo.

Requisiti

  • Laurea o master in informatica, ingegneria, matematica o una disciplina scientifica correlata.
  • Conoscenza della teoria e delle pratiche del deep learning per applicazioni di NLP.
  • Esperienza di programmazione con ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow o PyTorch, scikit-learn, NumPy e Pandas.
  • Familiarità con almeno due librerie NLP open source, come spaCy, TorchText, fastai.text o FARM Haystack.
  • Conoscenza delle tecniche di elaborazione del testo, tra cui espressioni regolari, analisi di token e parole, correzione ortografica, riduzione del rumore, segmentazione delle frasi e clustering.
  • Esperienza pratica nell’implementazione di BERT o di altri modelli transformer ottimizzati per la classificazione di sequenze, il riconoscimento di entità nominate o la risposta alle domande.
  • Familiarità con Docker e con gli ambienti pipenv, conda o Poetry.
  • Conoscenza delle pratiche di gestione dei progetti Python, tra cui setup.py, logging, pytest, importazioni relative e documentazione Sphinx.
  • Familiarità con i flussi di lavoro GitHub.
  • Esperienza con i servizi GCP, tra cui BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build e Vertex AI.
  • Conoscenza pratica di strumenti open source per il benchmarking e la generazione di riepiloghi.
  • Esperienza nell’utilizzo di risorse GPU e CPU in ambienti cloud e locali.
  • Capacità di utilizzare piattaforme cloud per carichi di lavoro di ingegneria dei dati, big data e apprendimento automatico.
  • Esperienza con Docker, docker-compose e funzionalità sperimentali di Docker.
  • Familiarità con Airflow e Kubeflow.
  • Esperienza con CI/CD e strumenti di infrastruttura come codice, come Terraform.
  • Esperienza con Kubernetes o altre piattaforme di container, inclusi Helm e Argo Workflows.
  • Capacità di creare API di IA conformi, etiche, sicure e protette.
  • Esperienza nello sviluppo di interfacce utente o visualizzazioni con Gradio, Dash, Streamlit, React o Django.
  • Esperienza nel calcolo distribuito con Spark, Dask, RAPIDS AI o cuDF.
  • Capacità di creare API Python con FastAPI, Flask o Django.
  • L’esperienza con Elasticsearch e Apache Solr è considerata un vantaggio; è inoltre rilevante l’esperienza con database vettoriali.
  • Esperienza nell’utilizzo di LLM come GPT-5, Gemini, Kimi o Seedance.
  • Esperienza nell’intero ciclo di vita dei modelli di IA generativa, inclusi addestramento, test, implementazione e monitoraggio delle prestazioni.
  • Esperienza nello sviluppo e nella manutenzione di pipeline di IA multimodali per testo, immagini e audio.
  • Esperienza pratica nell’implementazione su larga scala di chatbot o agenti conversazionali su diverse fonti di dati.
  • Esperienza nella creazione di strumenti per la generazione di immagini o la traduzione con modelli di diffusione latente come Stable Diffusion o Instruct Pix2Pix.
  • Competenza nel lavoro con dati strutturati e non strutturati su larga scala.
  • Esperienza nella gestione di dataset e output di IA generativa su larga scala.
  • Ottime capacità di comunicazione e collaborazione tra regioni geografiche.

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