Quantiphi yra dirbtiniam intelektui teikianti pirmenybę skaitmeninės inžinerijos įmonė, padedanti organizacijoms pasitelkti dirbtinį intelektą, duomenis ir debesijos technologijas sudėtingiems verslo iššūkiams spręsti. 2013 m. įkurta įmonė derina konsultavimo ir inžinerijos kompetencijas, kad kurtų keičiamo masto dirbtinio intelekto taikomąsias programas, plėtotų duomenų analizės galimybes, modernizuotų debesijos infrastruktūrą ir įgyvendintų individualiai pritaikytus sprendimus. Jos veikla padeda sveikatos priežiūros, finansų, švietimo, mažmeninės prekybos ir logistikos sektorių organizacijoms. Tarp technologijų partnerių yra AWS, Google Cloud ir NVIDIA. Quantiphi komandos siekia pažangias technologijas paversti praktiniais sprendimais, padedančiais transformuoti įmones.
Vyresnysis mašininio mokymosi inžinierius „Quantiphi“ – darbas vietoje Mumbajuje
Vadovaukite mastelio keitimo galimybes turinčių mašininio mokymosi, LLM ir pokalbinio dirbtinio intelekto sistemų kūrimui bei diegimui „Quantiphi“. Kurkite agentų sistemas, MLOps sprendimus ir su AWS integruotus sprendimus.
Aprašymas
- Projektuokite, kurkite ir diekite mastelio keitimo galimybes turinčius mašininio mokymosi sprendimus, apimančius tradicinį mašininį mokymąsi, LLM ir pokalbinį dirbtinį intelektą.
- Valdykite visą mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto gyvavimo ciklą – nuo duomenų paruošimo ir požymių inžinerijos iki modelių kūrimo, validavimo, diegimo ir stebėsenos.
- Kurkite gamybai paruoštas agentų sistemas su įrankių kvietimu ir koordinuotais kelių agentų procesais.
- Taikykite MLOps praktiką mašininio mokymosi ir LLM pagrindu veikiančiose sistemose.
- Kurkite patikimas REST API, sujungiančias mašininio mokymosi ir pokalbinio dirbtinio intelekto sprendimus su įmonių programomis ir išorinėmis paslaugomis.
- Kurkite mastelio keitimo galimybes turinčias pokalbių analizės ir stebimumo galimybes dirbtinio intelekto sistemoms.
- Bendradarbiaukite su duomenų mokslininkais, duomenų inžinieriais, produktų vadovais ir suinteresuotosiomis šalimis, kad verslo poreikius paverstumėte mastelio keitimo galimybes turinčiais mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto sprendimais.
- Kurkite LLM pagrįstus sprendimus ir vadovaukite agentų sistemų kūrimui AWS infrastruktūroje.
Reikalavimai
- 4–7 metų profesinė patirtis.
- Įrodyti gebėjimai projektuoti, kurti ir diegti didelės apimties mašininio mokymosi sprendimus, įskaitant tradicinį mašininį mokymąsi ir LLM pagrįstą pokalbinį dirbtinį intelektą.
- Patirtis valdant visą mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto gyvavimo ciklą, įskaitant duomenų paruošimą, požymių inžineriją, modelių kūrimą, validavimą, diegimą ir stebėseną.
- Patirtis projektuojant gamybinio lygio agentų sistemas, įrankių kvietimo procesus ir kelių agentų koordinavimą.
- MLOps patirtis diegiant, stebint ir optimizuojant mašininio mokymosi bei LLM sistemas.
- Puikios regresijos, sprendimų medžių, SVM, ansamblinių metodų, klasterizavimo, duomenų paruošimo, požymių atrankos ir statistinio modeliavimo žinios.
- Pažangus raginimų kūrimo, konteksto optimizavimo, agentų samprotavimo modelių, RAG, vektorinių duomenų bazių ir semantinės paieškos išmanymas.
- Puikūs Python įgūdžiai ir „scikit-learn“, „XGBoost“, „LightGBM“, „LangChain“ bei „CrewAI“ išmanymas.
- Patirtis kuriant patikimas REST API mašininio mokymosi modeliams ir pokalbinio dirbtinio intelekto taikomosioms programoms.
- Patirtis dirbant su AWS paslaugomis, tokiomis kaip „SageMaker“ ir „Bedrock“.
- Patirtis kuriant mastelio keitimo galimybes turinčias pokalbių analizės ir dirbtinio intelekto stebimumo sistemas.
- Puikūs problemų sprendimo, komunikacijos ir suinteresuotųjų šalių valdymo gebėjimai.
- „Model Context Protocol“ (MCP) arba panašių agentų komunikacijos standartų patirtis būtų privalumas.
- Patirtis automatizuojant klientų aptarnavimą arba dirbant su kontaktų centrų technologijomis būtų privalumas.
- Debesijos dirbtinio intelekto sertifikatai, tokie kaip AWS ML Specialty, Azure AI Engineer arba Google Cloud ML Engineer, būtų privalumas.
Privalumai
- Darbo vieta, kurioje puoselėjamas skaidrumas, įvairovė, sąžiningumas, mokymasis ir karjeros plėtra.
- Aplinka, palaikanti inovacijas ir profesinį bei asmeninį augimą.