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Sponsor per visto per lavoratori qualificatiAssicurazioniAssistenza sanitariaLogistica
EXL è un'azienda di consulenza e servizi alle imprese che aiuta le organizzazioni a utilizzare dati, analisi e tecnologia per migliorare le proprie attività e prendere decisioni più efficaci. Le sue attività comprendono la gestione operativa, l'analisi a supporto delle decisioni e la trasformazione digitale, con esperienza nei settori della sanità, delle assicurazioni, della finanza e della logistica. EXL combina la data science con una concreta esperienza aziendale per sviluppare soluzioni adatte agli obiettivi, al modello operativo e al contesto di ciascuna organizzazione.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere AI MLOps e LLMOps

Portare in produzione funzionalità di NLP multilingue e LLM nei sistemi di IA. Creare pipeline di dati AWS, ricerca ibrida, flussi di distribuzione dei modelli e soluzioni di elaborazione documentale su larga scala.

INIndiaIbridoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AirflowApacheAWSAzureCloudPostgresPythonSQL

Descrizione

  • Integrare e perfezionare pipeline di inferenza per la classificazione dei documenti, l’estrazione delle entità, la de-identificazione e il rilevamento delle tendenze basato su LLM.
  • Collegare i moduli di data science ai flussi di lavoro di produzione end-to-end tramite DAG Airflow eseguiti su AWS EKS.
  • Sviluppare e ottimizzare la ricerca ibrida utilizzando embedding densi multilingue GTE e indici lessicali GIN su Aurora PostgreSQL.
  • Integrare una piattaforma API basata su OpenAI per l’espansione multilingue delle query e il rilevamento delle tendenze basato su LLM.
  • Progettare e mantenere pipeline di pre-elaborazione per JSON nidificati, allegati e-mail e PDF incorporati archiviati in S3 e nei sistemi DataLake.
  • Elaborare testo non strutturato multilingue per 300 GB di note e documenti relativi ai sinistri.
  • Sviluppare metodi di suddivisione in segmenti e processi di estrazione dei metadati per i flussi di lavoro di embedding e recupero.
  • Creare e mantenere DAG Airflow per gli aggiornamenti mensili delle entità, il rilevamento delle tendenze e l’elaborazione batch di de-identificazione.
  • Orchestrare lo spostamento dei dati tra AWS S3, Athena, Glue, Fargate, SQS e Step Functions.
  • Scalare i sistemi di elaborazione per oltre 500.000 sinistri e centinaia di milioni di frammenti di testo.
  • Distribuire e versionare modelli di machine learning con MLflow e Databricks.
  • Gestire le modifiche agli schemi e le migrazioni dei database con Liquibase su Aurora PostgreSQL.
  • Aggiungere registrazione, monitoraggio e punteggi di valutazione della qualità del recupero alle pipeline di produzione.

Requisiti

  • Laurea in Informatica, Tecnologie dell’Informazione, Data Science, Intelligenza Artificiale, Statistica, Matematica o disciplina correlata.
  • Laurea magistrale in Data Science, IA/ML, Informatica o Analytics preferibile ma non obbligatoria.
  • Le certificazioni cloud o di ingegneria dei dati costituiscono un vantaggio.
  • Ottima conoscenza di Python come linguaggio principale e SQL.
  • Esperienza nell’integrazione di API LLM e nel lavoro con embedding multilingue, ricerca ibrida, classificazione del testo, estrazione delle entità, riconoscimento delle entità nominate e mascheramento delle informazioni personali identificabili.
  • Esperienza con Apache Airflow, orchestrazione di processi batch ed elaborazione di dati non strutturati su larga scala.
  • Esperienza pratica con i servizi AWS, tra cui S3, Athena, Glue, Fargate, EKS, SQS e Step Functions.
  • Conoscenza di PostgreSQL o Aurora, pgvector, indici GIN e ricerca full-text.
  • Esperienza nell’utilizzo di MLflow e Databricks o Azure Databricks.
  • Esperienza nello sviluppo basato su GitHub, CI/CD, gestione degli schemi e supporto alla produzione.

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