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Quantiphi
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1001 – 5000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BAssistenza sanitariaConsulenzaLogistica
Quantiphi è un’azienda di ingegneria digitale incentrata sull’intelligenza artificiale che aiuta le organizzazioni ad applicare le tecnologie di intelligenza artificiale, dati e cloud a complesse sfide aziendali. Fondata nel 2013, l’azienda combina competenze di consulenza e ingegneria per creare applicazioni di intelligenza artificiale scalabili, sviluppare capacità di analisi dei dati, modernizzare le infrastrutture cloud e realizzare implementazioni personalizzate. Il suo lavoro supporta organizzazioni nei settori della sanità, della finanza, dell’istruzione, del commercio al dettaglio e della logistica, con partnership tecnologiche che includono AWS, Google Cloud e NVIDIA. I team di Quantiphi si concentrano sulla trasformazione delle tecnologie avanzate in soluzioni pratiche per la trasformazione aziendale.
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Offerte dell’azienda

Senior Machine Learning Engineer presso Quantiphi - In sede a Mumbai

Guida la progettazione e la realizzazione di sistemi scalabili di machine learning, LLM e IA conversazionale presso Quantiphi. Sviluppa framework per agenti, capacità MLOps e soluzioni integrate con AWS.

INIndiaIn sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AWSAzureCloudPythonScikit-Learn

Descrizione

  • Progetta, sviluppa e implementa soluzioni scalabili di machine learning che comprendono il ML tradizionale, gli LLM e l’IA conversazionale.
  • Gestisci l’intero ciclo di vita del ML e dell’IA, dalla preparazione dei dati e dall’ingegneria delle caratteristiche fino allo sviluppo, alla validazione, all’implementazione e al monitoraggio dei modelli.
  • Crea framework per agenti pronti per la produzione, con chiamate agli strumenti e flussi di lavoro coordinati tra più agenti.
  • Applica le pratiche MLOps ai sistemi di machine learning e basati su LLM.
  • Sviluppa API REST affidabili che colleghino le soluzioni di ML e IA conversazionale alle applicazioni aziendali e ai servizi esterni.
  • Costruisci funzionalità scalabili di analisi conversazionale e osservabilità per i sistemi di IA.
  • Collabora con data scientist, data engineer, product manager e stakeholder per trasformare le esigenze aziendali in soluzioni scalabili di ML e IA.
  • Progetta soluzioni basate su LLM e guida lo sviluppo di framework per agenti su infrastruttura AWS.

Requisiti

  • 4-7 anni di esperienza professionale.
  • Comprovata capacità di progettare, sviluppare e implementare soluzioni di ML su larga scala, inclusi il machine learning tradizionale e l’IA conversazionale basata su LLM.
  • Esperienza nella gestione dell’intero ciclo di vita del ML e dell’IA, inclusi preparazione dei dati, ingegneria delle caratteristiche, sviluppo, validazione, implementazione e monitoraggio dei modelli.
  • Esperienza nella progettazione di framework per agenti di livello produttivo, flussi di lavoro con chiamate agli strumenti e coordinamento multi-agente.
  • Competenza in MLOps, inclusi implementazione, monitoraggio e ottimizzazione di sistemi di ML e LLM.
  • Solide conoscenze di regressione, alberi decisionali, SVM, metodi ensemble, clustering, preelaborazione dei dati, selezione delle caratteristiche e modellazione statistica.
  • Conoscenza avanzata di prompt engineering, ottimizzazione del contesto, schemi di ragionamento degli agenti, RAG, database vettoriali e ricerca semantica.
  • Ottima conoscenza di Python con scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain e CrewAI.
  • Esperienza nello sviluppo di API REST robuste per modelli di ML e applicazioni di IA conversazionale.
  • Esperienza con servizi AWS come SageMaker e Bedrock.
  • Esperienza nello sviluppo di framework scalabili per l’analisi conversazionale e l’osservabilità dell’IA.
  • Eccellenti capacità di problem solving, comunicazione e gestione degli stakeholder.
  • Costituisce un requisito preferenziale l’esperienza con Model Context Protocol (MCP) o standard comparabili di comunicazione tra agenti.
  • Costituisce un requisito preferenziale l’esperienza nell’automazione dell’assistenza clienti o nelle tecnologie per contact center.
  • Costituiscono un requisito preferenziale certificazioni di IA cloud come AWS ML Specialty, Azure AI Engineer o Google Cloud ML Engineer.

Benefit

  • Un ambiente di lavoro incentrato su trasparenza, diversità, integrità, apprendimento e sviluppo professionale.
  • Un ambiente che sostiene l’innovazione insieme alla crescita professionale e personale.

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