Synechron ir digitālās pārveides konsultāciju uzņēmums, kas apkalpo finanšu pakalpojumu un lielo tehnoloģiju uzņēmumu organizācijas. Tā darbība aptver konsultācijas, dizainu, mākoņrisinājumus, datus un inženieriju, īpaši specializējoties maksājumu, ilgtspējīgu finanšu, blokķēdes un mākslīgā intelekta jomā. Ar vairāk nekā 14 000 profesionāļu lielu globālo komandu Synechron palīdz klientiem modernizēt tehnoloģijas, izstrādāt digitālos produktus un reaģēt uz pārmaiņām finanšu pakalpojumu nozarē.
Vadošais mākslīgā intelekta arhitekts – uzņēmumu ģeneratīvais mākslīgais intelekts un LLM
Vadiet Synechron uzņēmumu ģeneratīvā mākslīgā intelekta, LLM, RAG un aģentiskā mākslīgā intelekta platformas. Veidojiet Azure un AWS arhitektūru, pārvaldību un liela mēroga MI risinājumu ieviešanu.
Apraksts
- Izveidojiet un īstenojiet Synechron MI un ģeneratīvā MI ceļvedi atbilstoši uzņēmējdarbības mērķiem
- Vadiet uzņēmuma MI pārveides un ieviešanas iniciatīvas
- Sadarbojieties ar biznesa, produktu un vadības ieinteresētajām pusēm, lai apzinātu MI iespējas un veidotu inovāciju stratēģijas
- Izveidojiet, mentorējiet un atbalstiet starpdisciplināras MI inženierijas, arhitektūras un datu zinātnes komandas
- Izveidojiet MI pārvaldības, atbildīga MI, risku pārvaldības un lēmumu pieņemšanas ietvarus
- Projektējiet uzņēmuma mēroga MI un ģeneratīvā MI platformas un risinājumus
- Definējiet arhitektūras, kas aptver datu ievadi, modeļu orķestrēšanu, RAG konveijerus, vektoru datubāzes, MI aģentus, integrācijas, drošību, uzraudzību un novērojamību
- Vadiet arhitektūras lēmumus LLM lietotnēm, kas veidotas, izmantojot Azure OpenAI, AWS Bedrock un citas pamatmodeļu ekosistēmas
- Nosakiet MI platformu standartus, atkārtoti izmantojamus ietvarus, projektēšanas modeļus un uzņēmuma praksi
- Projektējiet mērogojamas vairāku aģentu un aģentiskā MI sistēmas
- Uzraugiet sarežģītas MI programmas no sākotnējās idejas līdz ieviešanai ražošanā
- Vadiet arhitektūras pārskatus, tehnisko pārvaldību, risinājumu kvalitātes novērtēšanu un ieviešanas risku pārvaldību
- Sadarbojieties ar inženierijas, DevOps, MLOps un mākoņdatošanas komandām, lai atbalstītu veiksmīgu ieviešanu
- Uzraugiet programmu atkarības, starpposmus, riskus, lēmumus un rezultātus
- Prezentējiet MI stratēģiju, arhitektūras izvēles, tehniskos riskus un ieviešanas progresu tehniskajai un netehniskajai auditorijai
- Veidojiet vadības līmeņa arhitektūras lēmumus, balstoties uz pierādījumos pamatotiem ieteikumiem
- Koučojiet arhitektus, MI inženierus un tehniskos vadītājus
- Vadiet tehniskās diskusijas, projektēšanas pārskatus, pārvaldības forumus un risinājumu apstiprināšanas sesijas
- Definējiet un novērtējiet uzņēmuma MI arhitektūras, izmantojot arhitektūras, pārvaldības, kvalitātes, risku un programmu plānošanas pārskatus
- Pārbaudiet, vai ražošanas risinājumi atbilst mērogojamības, veiktspējas, drošības un atbilstības standartiem
Prasības
- Vairāk nekā 10 gadu pieredze MI arhitektūrā, programmatūras inženierijā, mašīnmācīšanās, datu platformu, mākoņarhitektūras vai saistītās tehniskās jomās
- Pierādīti panākumi uzņēmuma mēroga MI un ģeneratīvā MI risinājumu izstrādē un ieviešanā
- Padziļinātas zināšanas par ģeneratīvo MI, LLM, NLP, Transformer arhitektūrām, uzvedņu izstrādi un modeļu novērtēšanu
- Praktiska pieredze ar RAG, aģentiskā MI ietvariem, LangChain, LangGraph, MCP, MI aizsargmehānismiem un vairāku aģentu sistēmām
- Plaša Azure un/vai AWS pieredze, tostarp Azure OpenAI Services un AWS Bedrock
- Pieredze ar Kubernetes, Docker, API pārvaldību un mikropakalpojumu arhitektūru
- Vektoru datubāzu, zināšanu grafu, semantiskās meklēšanas, datu inženierijas un uzņēmumu integrācijas modeļu pārzināšana
- Laba izpratne par MLOps, modeļu uzraudzību, novērojamību, ražošanas MI darbībām un MI dzīves cikla pārvaldību
- Pieredze starpfunkcionālu komandu un liela mēroga ieviešanas programmu vadībā
- Pieredze arhitektūras lēmumu ietekmēšanā un darbā ar vadības un biznesa ieinteresētajām pusēm
- Bakalaura vai maģistra grāds datorzinātnēs, mākslīgajā intelektā, datu zinātnē, inženierzinātnēs vai saistītā jomā ir nepieciešams vai vēlams atkarībā no atbilstošās pieredzes
- Par līdzvērtīgu kvalifikāciju var tikt uzskatīta arī pieredze MI platformu inženierijā, uzņēmumu arhitektūrā, mākoņdatošanas transformācijā, mašīnmācīšanās inženierijā, datu inženierijā vai tehnisko programmu īstenošanā
- Vēlami sertifikāti Azure AI, AWS Machine Learning, mākoņarhitektūras, uzņēmumu arhitektūras vai līdzvērtīgu tehnoloģiju jomā
- Vēlama apmācība ģeneratīvajā MI, MI pārvaldībā, atbildīgā MI, MI drošībā, MLOps, mākoņdatošanas arhitektūrā un programmu īstenošanā
- Sagaidāma nepārtraukta profesionālā pilnveide MI arhitektūrā, LLM ekosistēmās, aģentiskajā MI, mākoņplatformās, uzņēmumu integrācijā, pārvaldībā un jaunajās MI tehnoloģijās
Priekšrocības
- Elastīgi darba organizēšanas nosacījumi
- Mentoringa iespējas
- Iekšējā mobilitāte
- Mācību un attīstības programmas