Ford Motor Company는 1903년으로 역사를 거슬러 올라가는 미국 기반의 자동차 제조업체입니다. 차량을 개발하고 생산하는 것뿐만 아니라 모빌리티 서비스, 디지털 경험, 소프트웨어 분야로 사업 영역을 확장하고 있습니다. 또한 지속 가능성을 위한 활동과 환경 목표를 추진하며, 교통, 혁신, 지역사회에 미치는 영향, 책임 있는 비즈니스 관행을 연결하는 접근 방식을 보여주고 있습니다.
포드 인도 하이브리드 근무 데이터 사이언티스트(NLP 및 생성형 AI)
포드에서 자동차 사용 사례를 위한 NLP, LLM 및 생성형 AI 제품을 개발합니다. 멀티모달 파이프라인, 에이전트 워크플로, API와 사용자 대상 애플리케이션을 대규모로 구축합니다.
설명
- 체계적인 코딩 관행을 바탕으로 NLP, LLM 및 생성형 AI 애플리케이션과 제품을 개발합니다.
- 자동차 애플리케이션을 위한 고급 모델과 방법을 평가합니다.
- 메모리와 지연 시간 제약하에서 모델 학습 및 추론을 위한 머신러닝 실험을 수행합니다.
- Docker와 Kubernetes를 사용해 NLP REST API 및 경량 사용자 인터페이스를 배포합니다.
- Dash, Plotly, Streamlit을 사용해 NLP, LLM 및 생성형 AI 애플리케이션을 제공합니다.
- 여러 봇을 결합해 LLM 기반 멀티모달 애플리케이션을 구축합니다.
- Autogen, AgentBuilder, LangGraph를 사용해 에이전트 워크플로를 만듭니다.
- 확장 가능한 사용을 위해 설계된 모듈형 AI 및 머신러닝 제품을 개발합니다.
- 분류, 질의응답, 챗봇, 번역, 시맨틱 검색 및 요약 제품을 위해 전 세계 기술 전문가와 협업합니다.
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 관련 과학 분야의 학사 또는 석사 학위.
- NLP 애플리케이션을 위한 딥러닝 이론과 실무에 대한 이해.
- ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow 또는 PyTorch, scikit-learn, NumPy 및 Pandas를 사용한 프로그래밍 경험.
- spaCy, TorchText, fastai.text 또는 FARM Haystack과 같은 오픈소스 NLP 라이브러리 중 2개 이상에 익숙한 분.
- 정규 표현식, 토큰 및 단어 분석, 맞춤법 교정, 노이즈 감소, 문장 분할 및 클러스터링을 포함한 텍스트 처리 기술 지식.
- BERT 또는 기타 미세 조정된 Transformer 모델을 시퀀스 분류, 개체명 인식 또는 질의응답에 배포한 실무 경험.
- Docker 및 pipenv, conda 또는 Poetry 환경에 익숙한 분.
- setup.py, 로깅, pytest, 상대 import 및 Sphinx 문서를 포함한 Python 프로젝트 관리 관행에 대한 지식.
- GitHub 워크플로에 익숙한 분.
- BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build 및 Vertex AI를 포함한 GCP 서비스 경험.
- 벤치마킹 및 요약 생성을 위한 오픈소스 도구에 대한 실무 지식.
- 클라우드 및 온프레미스 환경에서 GPU와 CPU 리소스를 사용한 경험.
- 데이터 엔지니어링, 빅데이터 및 머신러닝 워크로드에 클라우드 플랫폼을 사용할 수 있는 능력.
- Docker, docker-compose 및 Docker 실험 기능 사용 경험.
- Airflow와 Kubeflow에 익숙한 분.
- Terraform과 같은 CI/CD 및 인프라스트럭처 코드화 도구 경험.
- Helm과 Argo Workflows를 포함한 Kubernetes 또는 기타 컨테이너 플랫폼 경험.
- 규정을 준수하고 윤리적이며 안전하고 보안이 확보된 AI API를 만들 수 있는 능력.
- Gradio, Dash, Streamlit, React 또는 Django를 사용한 사용자 인터페이스나 시각화 개발 경험.
- Spark, Dask, RAPIDS AI 또는 cuDF를 사용한 분산 컴퓨팅 경험.
- FastAPI, Flask 또는 Django로 Python API를 구축할 수 있는 능력.
- Elasticsearch와 Apache Solr 경험 보유자는 우대하며, 벡터 데이터베이스 경험도 관련됩니다.
- GPT-5, Gemini, Kimi 또는 Seedance와 같은 LLM 사용 경험.
- 학습, 테스트, 배포 및 성능 모니터링을 포함한 생성형 AI 모델 전체 수명 주기 경험.
- 텍스트, 이미지 및 오디오를 위한 멀티모달 AI 파이프라인을 개발하고 유지 관리한 경험.
- 다양한 데이터 소스 전반에서 챗봇 또는 대화형 에이전트를 대규모로 배포한 실무 경험.
- Stable Diffusion 또는 Instruct Pix2Pix와 같은 잠재 확산 모델을 사용해 이미지 생성 또는 번역 도구를 개발한 경험.
- 대규모 정형 및 비정형 데이터를 다루는 전문성.
- 대규모 생성형 AI 데이터셋과 출력을 관리한 경험.
- 지역을 초월해 소통하고 협업할 수 있는 뛰어난 역량.