시니어 AI/ML 엔지니어 – 방갈로르 하이브리드
Solventum의 헬스케어 공급망을 위한 프로덕션 AI, 머신러닝 및 에이전트 자동화 솔루션을 구축합니다. AWS와 Microsoft Azure 전반에 확장 가능한 시스템을 배포합니다.
설명
- 복잡한 공급망 문제를 위한 확장 가능한 머신러닝 모델과 AI 솔루션을 생성하고 배포합니다
- 예측, 최적화, 예측 분석, 이상 탐지 및 지능형 자동화를 위한 엔드투엔드 ML 파이프라인을 개발합니다
- LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI 또는 이에 준하는 프레임워크를 사용해 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템을 설계, 테스트 및 배포합니다
- 도구 통합, 메모리 및 오케스트레이션을 갖춘 LLM 기반 워크플로를 구축해 비즈니스 프로세스를 자동화합니다
- 정형, 반정형 및 비정형 엔터프라이즈 데이터를 위한 수집, 변환 및 피처 엔지니어링 파이프라인을 구축합니다
- 지식 저장소, 지식 그래프, 벡터 데이터베이스 및 지능형 문서 처리 솔루션을 연결합니다
- AWS와 Microsoft Azure에서 AI 및 머신러닝 애플리케이션을 배포하고 운영합니다
- 모델 버전 관리, CI/CD, 자동 배포, 모니터링 및 재학습을 포함하는 MLOps와 LLMOps 파이프라인을 유지합니다
- ML 모델과 LLM의 정확도, 지연 시간, 클라우드 리소스 사용량, 안정성 및 비용을 평가하고 개선합니다
- 책임 있는 AI 관행을 적용합니다
- 공급망 이해관계자, 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 클라우드 아키텍트, 제품 관리자 및 디지털 전환 팀과 협업합니다
- 엔지니어링 표준을 정의하고 아키텍처 및 코드 리뷰에 참여하며 기술 문서를 작성합니다
지원 자격
- 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, AI 또는 관련 분야의 학사 학위와 머신러닝, 인공지능, 데이터 과학 또는 AI 엔지니어링 분야의 7년 이상 실무 경력
- 또는 관련 산업 경험과 5년 이상의 경력을 갖춘 석사 학위
- 고급 Python 실무 역량
- 프로덕션 환경에서 확장 가능한 머신러닝 및 AI 솔루션을 설계, 개발, 배포 및 최적화한 경험
- 예측 모델링, 예측, 최적화, 피처 엔지니어링, 모델 평가, 모니터링 및 수명주기 관리 경험
- Azure, Databricks 및 AWS를 포함한 클라우드 플랫폼 경험
- LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI 또는 유사 기술을 사용해 생성형 AI 애플리케이션과 에이전틱 AI 워크플로를 구축하고 배포한 프로덕션 경험
- 대규모 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, RAG, AI 평가 방법 및 책임 있는 AI에 대한 실무 지식
- 시스템 설계 패턴, 마이크로서비스, API, Docker, Kubernetes 및 인프라 자동화에 대한 높은 이해도
- Azure AI Foundry, Azure Monitor, Azure ML Monitoring, AWS CloudWatch, MLflow, LangSmith, Prometheus, Grafana 또는 OpenTelemetry와 같은 AI 관측성 및 평가 도구 경험
- 엔터프라이즈 데이터 플랫폼, 데이터 파이프라인, SQL 및 분산 데이터 처리 프레임워크 경험
- 10~20% 출장 가능
- 우대: 공급망, 헬스케어 또는 기타 엔터프라이즈 분야의 AI/ML 솔루션을 실무 개발한 경험
- 우대: MLOps 및 LLMOps 관행을 적용한 경험
- 우대: AI 거버넌스, 모델 설명 가능성, 데이터 보안, 개인정보 보호 및 책임 있는 AI 관행에 대한 이해
복리후생
- 방갈로르 하이브리드 근무
- 헬스케어 AI, 머신러닝 및 데이터 과학 솔루션 업무
- 여러 기능의 기술 및 비즈니스 팀과 협업
- AWS 및 Microsoft Azure 클라우드 플랫폼 경험
- AI/ML, 생성형 AI, 에이전틱 AI, MLOps 및 LLMOps 전반의 업무 경험