Quantiphi — ұйымдарға жасанды интеллект, деректер және бұлттық технологияларды күрделі бизнес мәселелерін шешу үшін қолдануға көмектесетін, жасанды интеллектке басымдық беретін цифрлық инженерия компаниясы. 2013 жылы құрылған компания ауқымды жасанды интеллект қолданбаларын әзірлеу, деректерді талдау мүмкіндіктерін дамыту, бұлттық инфрақұрылымды жаңғырту және тапсырысқа сай шешімдер ұсыну үшін консалтинг пен инженерлік тәжірибені ұштастырады. Оның жұмысы денсаулық сақтау, қаржы, білім беру, бөлшек сауда және логистика сияқты салалардағы ұйымдарды қолдайды. Технологиялық серіктестерінің қатарында AWS, Google Cloud және NVIDIA бар. Quantiphi командалары озық технологияларды ұйымдарды трансформациялауға арналған практикалық шешімдерге айналдыруға бағытталған.
Quantiphi компаниясындағы аға машиналық оқыту инженері — Мумбайда кеңседе
Quantiphi компаниясында ауқымды машиналық оқыту, LLM және сөйлесу жасанды интеллекті жүйелерін жобалау мен әзірлеуге жетекшілік етіңіз. Агенттік фреймворктер, MLOps мүмкіндіктері және AWS-пен ықпалдастырылған шешімдер жасаңыз.
Сипаттама
- Дәстүрлі машиналық оқытуды, LLM модельдерін және сөйлесу жасанды интеллектін қамтитын ауқымды машиналық оқыту шешімдерін жобалаңыз, әзірлеңіз және енгізіңіз.
- Деректерді дайындау мен белгілерді инженериялаудан бастап модельді әзірлеу, валидациялау, енгізу және мониторингілеуге дейінгі машиналық оқыту мен жасанды интеллекттің толық өмірлік циклін басқарыңыз.
- Құралдарды шақыру және үйлестірілген көпагентті жұмыс үдерістері бар өндіріске дайын агенттік фреймворктер жасаңыз.
- Машиналық оқыту және LLM негізіндегі жүйелерде MLOps тәжірибелерін қолданыңыз.
- Машиналық оқыту мен сөйлесу жасанды интеллекті шешімдерін корпоративтік қолданбаларға және сыртқы қызметтерге қосатын сенімді REST API интерфейстерін әзірлеңіз.
- Жасанды интеллект жүйелері үшін ауқымды сөйлесу аналитикасы мен бақылануы мүмкін инфрақұрылым мүмкіндіктерін жасаңыз.
- Бизнес қажеттіліктерін ауқымды машиналық оқыту және жасанды интеллект шешімдеріне айналдыру үшін деректер ғалымдарымен, деректер инженерлерімен, өнім менеджерлерімен және мүдделі тараптармен серіктес болыңыз.
- LLM негізіндегі шешімдердің архитектурасын құрып, AWS инфрақұрылымында агенттік фреймворктер әзірлеуге жетекшілік етіңіз.
Талаптар
- 4-7 жыл кәсіби тәжірибе.
- Дәстүрлі машиналық оқыту мен LLM негізіндегі сөйлесу жасанды интеллектін қоса алғанда, ауқымды машиналық оқыту шешімдерінің архитектурасын құру, әзірлеу және енгізу қабілеті дәлелденген болуы керек.
- Деректерді дайындау, белгілерді инженериялау, модельді әзірлеу, валидациялау, енгізу және мониторингілеуді қамтитын машиналық оқыту мен жасанды интеллекттің толық өмірлік циклін басқару тәжірибесі.
- Өндірістік деңгейдегі агенттік фреймворктерді, құралдарды шақыру жұмыс үдерістерін және көпагентті үйлестіруді жобалау тәжірибесі.
- Машиналық оқыту және LLM жүйелерін енгізу, мониторингілеу және оңтайландыруды қамтитын MLOps сараптамасы.
- Регрессия, шешім ағаштары, SVM, ансамбльдік әдістер, кластерлеу, деректерді алдын ала өңдеу, белгілерді таңдау және статистикалық модельдеу бойынша терең білім.
- Промпт инженериясы, контексті оңтайландыру, агенттердің пайымдау үлгілері, RAG, векторлық дерекқорлар және семантикалық іздеу туралы озық түсінік.
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain және CrewAI қолдана отырып, Python тілін жақсы меңгеру.
- Машиналық оқыту модельдері мен сөйлесу жасанды интеллекті қолданбалары үшін сенімді REST API интерфейстерін әзірлеу тәжірибесі.
- SageMaker және Bedrock сияқты AWS қызметтерімен жұмыс тәжірибесі.
- Ауқымды сөйлесу аналитикасы мен жасанды интеллекттің бақылану фреймворктерін әзірлеу тәжірибесі.
- Мәселе шешу, коммуникация және мүдделі тараптарды басқару дағдылары жоғары болуы керек.
- Model Context Protocol (MCP) немесе салыстырмалы агенттік коммуникация стандарттарымен тәжірибе болғаны құпталады.
- Клиенттерді қолдауды автоматтандыру немесе байланыс орталығы технологияларымен тәжірибе болғаны құпталады.
- AWS ML Specialty, Azure AI Engineer немесе Google Cloud ML Engineer сияқты бұлттық жасанды интеллект сертификаттары болғаны құпталады.
Артықшылықтар
- Ашықтық, әртүрлілік, адалдық, оқу және мансаптық дамуды негізге алатын жұмыс ортасы.
- Инновацияны кәсіби және жеке өсумен қатар қолдайтын орта.