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Coinbase
Coinbase
1001 – 5000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BConsulenzaCriptoFinanza
Coinbase gestisce una piattaforma di criptovalute che consente a privati e istituzioni di acquistare, vendere e scambiare asset digitali, tra cui Bitcoin ed Ethereum. La sua offerta comprende strumenti avanzati per il trading, servizi per clienti istituzionali, un wallet in autocustodia, funzionalità di staking e ricompense, carte per effettuare pagamenti in criptovalute e API per sviluppatori che creano applicazioni onchain. L’azienda opera nei settori delle criptovalute e della finanza, con l’obiettivo di offrire un accesso sicuro all’economia in evoluzione degli asset digitali.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere senior di machine learning, esperienza cliente

Realizza la piattaforma multiagente di assistenza clienti di Coinbase, sviluppando chat basate su LLM, supporto agli agenti e automazione sicura per i team del Centro assistenza e dell’esperienza cliente.

USStati Uniti
191.250 $ – 225.000 $ / anno
IbridoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSPython

Descrizione

  • Collega il Centro assistenza, i chatbot e i flussi di lavoro degli agenti di Coinbase a sistemi basati sull’IA.
  • Progetta e implementa un framework multiagente scalabile per supportare gli agenti, gestire le procedure interne ed eseguire azioni sicure con gli LLM.
  • Guida iniziative complesse di machine learning dalla progettazione iniziale alla messa in produzione.
  • Definisci le priorità, valuta i compromessi tecnici e coordina le dipendenze tra team.
  • Sviluppa e migliora esperienze di chat concierge basate sull’IA e di copilota per gli agenti.
  • Aumenta il tasso di risoluzione automatizzata riducendo i tempi di gestione dei casi.
  • Crea sistemi per identificare e gestire attori malevoli e input avversari.
  • Definisci standard per l’architettura dei sistemi, la qualità del codice e la valutazione di machine learning e IA.
  • Guida i colleghi nelle decisioni architetturali e nelle pratiche attuali di sviluppo del machine learning.
  • Collabora con i team di progettazione conversazionale, esperienza cliente e ingegneria per offrire un supporto IA sicuro, conforme e scalabile.

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza professionale nel machine learning e nell’ingegneria del software.
  • Esperienza comprovata nella realizzazione su larga scala di servizi di machine learning pronti per la produzione.
  • Esperienza pratica con modelli linguistici di grandi dimensioni, deep learning e strumenti o piattaforme di IA generativa come LangGraph, LangSmith, Google ADK, Vertex AI o AWS Bedrock.
  • Capacità di realizzare sistemi multiagente o flussi di orchestrazione di LLM.
  • Competenza in Python.
  • Competenze approfondite in almeno un ambito: elaborazione del linguaggio naturale, recupero delle informazioni, IA conversazionale o modellazione statistica avanzata.
  • Capacità di apprendere rapidamente ambiti tecnici correlati.
  • Capacità di redigere documenti di progettazione tecnica.
  • Capacità di spiegare con chiarezza concetti complessi di machine learning a interlocutori non tecnici.
  • Uso responsabile di strumenti di IA generativa e copiloti come LibreChat, Gemini o Glean.
  • Capacità di applicare pratiche con intervento umano e produrre risultati pronti per il business.

Benefit

  • Idoneità a ricevere azioni.
  • Idoneità a ricevere bonus.
  • Assicurazione medica.
  • Assicurazione odontoiatrica.
  • Assicurazione oculistica.
  • Piano 401(k).
  • Sessioni di lavoro in presenza ogni trimestre, chiamate «surges».
  • Adeguamenti ragionevoli per le persone con disabilità.
  • Lettore di schermo compatibile gratuito per i candidati che necessitano di tecnologia di lettura dello schermo.

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Sviluppa applicazioni LLM full stack, pipeline di retrieval e sistemi agentici per la piattaforma di conoscenza AI di Pinecone. Collabora con i team di ingegneria e prodotto, i clienti e i partner per realizzare soluzioni pronte per la produzione.

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Progettare e implementare le soluzioni di IA aziendale di Red Hat su OpenShift, guidando i clienti tra piattaforme per modelli e automazione. Gestire progetti con visite regolari presso i clienti, in genere dal lunedì al giovedì.

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