Qargo TMS ir tehnoloģiju izaugsmes uzņēmums, kas izstrādā transporta pārvaldības programmatūru loģistikas un transporta nozarei. Tā SaaS platforma palīdz transporta operatoriem un loģistikas uzņēmumiem automatizēt administratīvo darbu, uzlabot plānošanu un efektīvāk, ienesīgāk un ilgtspējīgāk pārvaldīt darbību. Uzņēmums, kas dibināts 2020. gadā, darbojas ar komandām Londonā un Gentē un pieņem darbā darbiniekus savam transporta tehnoloģiju biznesam.
Mākslīgā intelekta programmatūras inženieris (hibrīddarbs, Beļģija) – Qargo TMS
Veidojiet un pārvaldiet mākslīgā intelekta risinājumus, kas aptver lielos valodas modeļus, datorredzi un dokumentu izpratni. Palīdziet Qargo TMS automatizēt loģistikas darba plūsmas un uzlabot transporta efektivitāti.
Apraksts
- Izvērtējiet un veidojiet mākslīgā intelekta modeļu un metožu prototipus dokumentu, darba plūsmu un sarunu lietojumiem
- Pārvietojiet veiksmīgus mākslīgā intelekta prototipus ražošanas vidē, nodrošinot augstu kvalitāti, mērogojamību un novērojamību
- Pārvaldiet un optimizējiet ražošanas mākslīgā intelekta sistēmas izmaksu, aizkaves un uzticamības ziņā
- Sadarbojieties ar inženierijas, produktu un nozares komandām, lai definētu tādus lietojumus kā dokumentu klasifikācija, kopsavilkumu veidošana un uzdevumu prognozēšana
- Veidojiet un uzlabojiet mākslīgā intelekta funkcijas dokumentu datu ieguvei, darba plūsmu saskaņošanai, kvalitātes pārbaudēm, tērzēšanas robotiem un automatizētām rezervācijām
- Sekojiet mākslīgā intelekta attīstībai un identificējiet iespējas produkta uzlabošanai
- Palīdziet veidot Qargo TMS ilgtermiņa mākslīgā intelekta stratēģiju un ceļvedi
Prasības
- Vismaz divu gadu pieredze programmatūras izstrādē, lietišķajā mākslīgajā intelektā vai līdzīgā tehniskā amatā
- Spēcīgas programmēšanas prasmes, vēlams Python un/vai mūsdienu aizmugursistēmu programmēšanas valodās
- Praktiska pieredze ar mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās tehnoloģijām, piemēram, PyTorch, Hugging Face, LangChain/LangGraph, vektoru datubāzēm un inferenču rīkiem
- Pierādīta pieredze mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sistēmu ieviešanā un pārvaldībā ražošanas vidē
- Spēja ātri veikt eksperimentus, efektīvi iterēt un pārbaudīt pieņēmumus
- Teicamas problēmu risināšanas prasmes un spēja patstāvīgi strādāt strauji mainīgā vidē
- Skaidrs komunikators, kas efektīvi sadarbojas ar inženieriem, produktu vadītājiem un jomas ekspertiem
- Pieredze dokumentu apstrādē, dabiskās valodas apstrādē vai sarunvalodas mākslīgajā intelektā tiks uzskatīta par priekšrocību
Priekšrocības
- Nozīmīga atbildība un iespēja ietekmēt augoša starptautiska jaunuzņēmuma attīstību
- Atbalstoša un uz sadarbību vērsta komandas vide
- Elastīgs hibrīddarbs, kas balstīts uz uzticēšanos
- Iespējas mācīties, attīstīties un paplašināt tehniskās zināšanas
- Konkurētspējīgs atalgojums un labumu pakete