Quantiphi는 인공지능을 중심으로 디지털 엔지니어링 서비스를 제공하는 기업으로, 조직이 인공지능, 데이터, 클라우드 기술을 활용해 복잡한 비즈니스 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 2013년에 설립된 Quantiphi는 컨설팅과 엔지니어링 전문성을 결합해 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축하고, 데이터 분석 역량을 개발하며, 클라우드 인프라를 현대화하고, 맞춤형 구현 서비스를 제공합니다. 의료, 금융, 교육, 소매, 물류 등의 분야에서 활동하는 조직을 지원하며 AWS, Google Cloud, NVIDIA 등의 기술 파트너와 협력하고 있습니다. Quantiphi의 팀은 첨단 기술을 실용적인 솔루션으로 전환해 기업의 혁신을 지원하는 데 주력합니다.
Quantiphi 수석 머신러닝 엔지니어 - 뭄바이 오피스 근무
Quantiphi에서 확장 가능한 머신러닝, LLM 및 대화형 AI 시스템의 설계와 구축을 주도합니다. 에이전트 프레임워크, MLOps 역량, AWS 통합 솔루션을 개발합니다.
설명
- 전통적 머신러닝, LLM, 대화형 AI를 아우르는 확장 가능한 머신러닝 솔루션을 설계, 개발 및 배포합니다.
- 데이터 준비와 특성 공학부터 모델 개발, 검증, 배포 및 모니터링까지 ML 및 AI 전체 수명 주기를 담당합니다.
- 도구 호출과 협업형 멀티 에이전트 워크플로를 지원하는 프로덕션급 에이전트 프레임워크를 구축합니다.
- 머신러닝 및 LLM 기반 시스템 전반에 MLOps 관행을 적용합니다.
- ML 및 대화형 AI 솔루션을 엔터프라이즈 애플리케이션과 외부 서비스에 연결하는 안정적인 REST API를 개발합니다.
- AI 시스템을 위한 확장 가능한 대화 분석 및 관측 가능성 기능을 구축합니다.
- 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 제품 관리자 및 이해관계자와 협력하여 비즈니스 요구를 확장 가능한 ML 및 AI 솔루션으로 전환합니다.
- LLM 기반 솔루션을 설계하고 AWS 인프라에서 에이전트 프레임워크 개발을 주도합니다.
지원 자격
- 4~7년의 실무 경력.
- 전통적 머신러닝과 LLM 기반 대화형 AI를 포함한 대규모 ML 솔루션을 설계, 개발 및 배포한 역량.
- 데이터 준비, 특성 공학, 모델 개발, 검증, 배포 및 모니터링을 포함한 ML 및 AI 전체 수명 주기 관리 경험.
- 프로덕션급 에이전트 프레임워크, 도구 호출 워크플로 및 멀티 에이전트 조정 체계를 설계한 경험.
- ML 및 LLM 시스템의 배포, 모니터링 및 최적화를 아우르는 MLOps 전문성.
- 회귀, 의사결정 트리, SVM, 앙상블 기법, 클러스터링, 데이터 전처리, 특성 선택 및 통계 모델링에 대한 높은 이해도.
- 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 최적화, 에이전트 추론 패턴, RAG, 벡터 데이터베이스 및 의미 검색에 대한 고급 이해도.
- Python과 scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain 및 CrewAI에 대한 높은 숙련도.
- ML 모델 및 대화형 AI 애플리케이션을 위한 견고한 REST API 구축 경험.
- SageMaker 및 Bedrock과 같은 AWS 서비스 사용 경험.
- 확장 가능한 대화 분석 및 AI 관측 가능성 프레임워크 개발 경험.
- 뛰어난 문제 해결 능력, 커뮤니케이션 능력 및 이해관계자 관리 역량.
- Model Context Protocol(MCP) 또는 이에 준하는 에이전트 통신 표준 경험 보유자 우대.
- 고객 지원 자동화 또는 컨택센터 기술 경험 보유자 우대.
- AWS ML Specialty, Azure AI Engineer 또는 Google Cloud ML Engineer와 같은 클라우드 AI 자격증 보유자 우대.
복리후생
- 투명성, 다양성, 진정성, 학습 및 경력 개발을 중시하는 업무 환경.
- 혁신과 함께 직업적·개인적 성장을 지원하는 환경.