kAIgentic yra Singapūre įsikūrusi įmonių dirbtinio intelekto SaaS bendrovė, padedanti sudėtingoms ir daug žinių reikalaujančioms organizacijoms paversti neišreikštas veiklos žinias valdomais dirbtinio intelekto agentais. Jos platforma apima agentų konfigūravimą, žmonių, sistemų ir procesų diagnostinę analizę bei vykdymo aplinką diegimui, užtikrinančią žmogaus priežiūrą, telemetriją ir nuolatinį tobulinimą. Japonijoje veiklą pradėjusi ir su finansinių paslaugų sektoriaus įmonėmis bendradarbiavusi kAIgentic daugiausia dėmesio skiria užtikrinimui, atitikties reikalavimams ir praktiškam reguliuojamų įmonių dirbtinio intelekto modernizavimui, kuriam nereikia visiškai pakeisti esamų sistemų.
Vyresnysis dirbtinio intelekto tyrimų programinės įrangos inžinierius – kAIgentic (hibridinis darbas, Indija)
Vadovaukite valdomų žinių grafikų, mokymosi sistemų ir gamybinių dirbtinio intelekto procesų kūrimui įmonėje „kAIgentic“. Kurkite patikimus, įrodymais pagrįstus sprendimus reguliuojamoms įmonių operacijoms.
Aprašymas
- Vadovaukite visapusiškam žinių grafiko schemos, apimančios hierarchiją, kilmę, versijavimą ir išplečiamumą, projektavimui ir įgyvendinimui.
- Kurkite pagrįsto išgavimo procesus, susiejančius kiekvieną teiginį su šaltinio įrodymais ir epistemologiniu statusu.
- Kurkite ir tobulinkite daugiakontekstes išvedimo sistemas atminties valdymui, biudžeto kontrolei ir didelio masto suspaudimui.
- Kurkite žinių distiliavimo darbo eigas, perkeliančias išorinius duomenis į vidinę ontologiją.
- Kurkite konsolidavimo sistemas, sujungiančias dokumentus, interviu ir įvykių žurnalus bei sprendžiančias konfliktus.
- Kurkite ir tobulinkite modelių pritaikymo darbo eigas, naudodami SFT, DPO ir RFT.
- Kurkite mokymosi ciklų infrastruktūrą, kuri renka grįžtamąjį ryšį, palaiko aktyvųjį mokymąsi ir nuolat atnaujina ontologiją.
- Kurkite pastiprintojo mokymosi aplinkas ir mokymo programas su atlygio signalais bei saugaus veikimo vertinimo priemonėmis.
- Kurkite gamybines paieškos ir generavimo sistemas, neviršydami nustatytų kokybės, delsos ir sąnaudų tikslų.
- Kurkite vertinimo sistemas, naudojančias akluosius kriterijus ir LLM teisėjo validavimą pagrįstumui bei haliucinacijoms vertinti.
Reikalavimai
- Įrodyta sėkmė perkeliant dirbtinio intelekto tyrimų sistemas nuo pradinio prototipo iki gamybinės aplinkos reguliuojamuose sektoriuose.
- Darbas taikant į dirbtinį intelektą orientuotą požiūrį ir dideliu įgyvendinimo tempu.
- Pažangios Python ir PyTorch žinios, įskaitant didelio masto derinimą naudojant SFT, DPO ir RFT.
- Grafų duomenų bazių ir ontologijų inžinerijos išmanymas, įskaitant schemų architektūrą, versijų kontrolę ir kilmės duomenis.
- Praktinė patirtis kuriant išgavimo sistemas, susiejančias teiginius su šaltinio įrodymais ir epistemologiniu statusu.
- Praktinė patirtis dirbant su pastiprintojo mokymosi aplinkomis, kuriant mokymo programas ir atlygio modelius autonominėms sistemoms.
- Puikus išplėsto paieškos generavimo, delsos mažinimo ir ekonomiškai efektyvaus mastelio didinimo išmanymas.
- Gebėjimas vykdyti griežtus taikomuosius tyrimus kuriant hipotezes, atliekant abliacijos bandymus ir statistinį validavimą.
- Geras sprendimas renkantis tarp modelio pritaikymo ir konteksto inžinerijos bei stiprūs tarpfunkcinio bendradarbiavimo komunikacijos įgūdžiai.
- Daktaro laipsnis dirbtinio intelekto, kompiuterių mokslo ar susijusioje srityje.
- Mažiausiai ketverių metų atitinkama pramoninių tyrimų patirtis.
Privalumai
- Bendradarbiaukite pasauliniu mastu su kolegomis iš Singapūro, Indijos, Japonijos, Europos ir Jungtinių Valstijų.
- Mokykitės ir tobulėkite kartu su patyrusiais didelių įmonių vadovais.
- Nuo pirmos dienos prisiimkite atsakomybę už prasmingą darbą.
- Dirbkite aplinkoje, kurioje vertinamas psichologinis saugumas, atvira diskusija ir drausmingi eksperimentai.
- Derinkite startuolio greitį su darbu kuriant įmonės masto infrastruktūrą.
- Padėkite formuoti produktą, įmonės kultūrą ir klientų rezultatus.
- Spręskite kritiškai svarbius iššūkius reguliuojamose įmonių aplinkose.