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Beacon Venture Capital
Beacon Venture Capital
1 – 10 Dipendenti
FintechIntelligenza artificiale
Beacon Venture Capital è il ramo di venture capital aziendale interamente controllato da Kasikornbank PLC, una delle principali banche commerciali della Thailandia. Fondato nel 2016, il fondo investe strategicamente in startup tecnologiche, dalle fasi iniziali fino alla crescita, con un focus principale sul fintech. I suoi interessi di investimento includono anche attività rivolte allo stile di vita dei consumatori e ambiti di tecnologia avanzata, come l’intelligenza artificiale e l’informatica aziendale. Beacon Venture Capital è stato lanciato con un capitale di 30 milioni di dollari ed è cresciuto fino a raggiungere 135 milioni di dollari nel 2018.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere software principale, intelligenza artificiale e LLM

Guida lo sviluppo di funzionalità aeronautiche basate su LLM per la piattaforma di voli più sicuri di Beacon AI, includendo RAG, chiamate agli strumenti, valutazione, sicurezza e affidabilità in produzione.

USStati UnitiCACalifornia
224.000 $ – 260.000 $ / anno
IbridoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere AIIngegnere del machine learning
AWSDynamoDBPythonTypeScript

Descrizione

  • Sviluppare funzionalità di prodotto LLM rivolte agli utenti, dalla progettazione alla produzione
  • Progettare architetture di generazione aumentata dal recupero e flussi di chiamate agli strumenti
  • Produrre output JSON affidabili e vincolati dallo schema, con convalida, nuovi tentativi e gestione di fallback
  • Utilizzare le chiamate di funzione per collegare strumenti interni, ricerca, instradamento e servizi dati
  • Sviluppare API e worker in Python o TypeScript con contratti espliciti, streaming e backoff
  • Utilizzare caching, configurazione delle richieste, template di prompt e compattazione del contesto per gestire latenza e costi
  • Collegare le applicazioni ad AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic o endpoint di modelli auto-ospitati
  • Collaborare con gli ingegneri dell’infrastruttura su suddivisione in chunk, embedding e indicizzazione di documenti, serie temporali e contenuti multimediali
  • Selezionare e ottimizzare database vettoriali, tra cui OpenSearch, pgvector e Pinecone
  • Mantenere aggiornate le basi di conoscenza sincronizzando i dati da S3, Aurora, DynamoDB e fonti esterne
  • Creare valutazioni offline e dataset di riferimento per prompt, retriever e strumenti
  • Definire metriche online per il successo delle attività, il tasso di allucinazioni, precisione e richiamo del recupero, latenza p95 e costo per richiesta
  • Condurre test A/B e distribuire modifiche a prompt e versioni con protezioni e rilasci canary
  • Implementare controlli sui contenuti e sulle policy, rilevamento e oscuramento dei dati personali, controlli degli accessi e audit trail
  • Creare flussi di lavoro con intervento umano per operazioni sensibili
  • Elaborare dati aeronautici in linea con gli standard interni di sicurezza
  • Fornire tracing, logging e dashboard per chiamate ai modelli, utilizzo dei token, errori e saturazione del sistema
  • Indagare i problemi di recupero, prompt, strumenti e provider di modelli
  • Definire la direzione tecnica tra servizi e team per problemi complessi e ambigui
  • Collaborare con i partner di ML, infrastruttura e prodotto su esperienza utente, risultati, affidabilità e sistemi critici per la sicurezza

Requisiti

  • Almeno 8 anni di esperienza, inclusa la responsabilità di sistemi o standard utilizzati da altri ingegneri
  • In alternativa, una laurea magistrale in un ambito correlato più 4 anni di esperienza pertinente
  • Esperienza nel lancio di funzionalità LLM per utenti finali e nel loro miglioramento attraverso i dati
  • Solide competenze di sviluppo, test e documentazione tecnica in produzione
  • Conoscenza di embedding, suddivisione in chunk, compromessi della ricerca vettoriale e chiamate di funzione
  • Esperienza nella progettazione di valutazioni, nella definizione di metriche di successo e nell’iterazione basata su evidenze
  • Capacità di monitorare la latenza p95, rispettare gli SLA e ridurre i costi preservando la qualità
  • Capacità di comunicare i compromessi e allineare gli stakeholder di prodotto, infrastruttura e sicurezza
  • Esperienza di leadership tecnica nella definizione di direzioni o standard adottati da ingegneri o team
  • Padronanza di Python o TypeScript
  • Esperienza con RAG, flussi di chiamate agli strumenti, JSON vincolato dallo schema, convalida, nuovi tentativi, fallback, API, worker, streaming, backoff, caching, template di prompt, compattazione del contesto e provider di modelli
  • Esperienza nell’utilizzo di AWS Bedrock, OpenAI, Anthropic o endpoint auto-ospitati
  • Familiarità con OpenSearch, pgvector, Pinecone o Weaviate
  • Esperienza di lavoro con fonti dati S3, Aurora e DynamoDB
  • Esperienza con valutazione offline, dataset di riferimento, metriche online, test A/B, rilasci di prompt e versioni, protezioni e rilasci canary
  • Esperienza nell’implementazione di controlli sui contenuti e sulle policy, rilevamento e oscuramento dei dati personali, gestione degli accessi e auditing
  • Esperienza con tracing, logging, dashboard, risoluzione dei problemi relativi alle chiamate ai modelli e operazioni di produzione
  • È richiesto lo status di U.S. Person; non sono disponibili sponsorizzazioni o trasferimenti di visto
  • Tutto il lavoro deve essere svolto negli Stati Uniti
  • Capacità di lavorare nell’area della baia di San Francisco o a San Carlos, California, almeno 3 giorni alla settimana in sede

Benefit

  • È prevista una partecipazione azionaria
  • L’azienda copre il 100% dei premi dell’assicurazione medica dei dipendenti
  • L’azienda copre il 25% dei premi dell’assicurazione medica delle persone a carico
  • Tre settimane di ferie retribuite
  • Almeno 13 festività aziendali retribuite
  • È previsto un piano 401(k)
  • Il lavoro da remoto è disponibile negli altri giorni del calendario ibrido

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