Tiger Analytics ir mākslīgā intelekta un analītikas konsultāciju uzņēmums, kas palīdz organizācijām pārvērst sarežģītus datus praktiskos biznesa lēmumos. Uzņēmuma darbība aptver datu stratēģiju, mašīnmācīšanos, mākslīgā intelekta inženieriju un biznesa informācijas analīzi, īpašu uzmanību pievēršot analītikas integrēšanai ikdienas darbībā un plašākās digitālās pārveides programmās. Uzņēmums darbojas veselības aprūpes, loģistikas, mārketinga, patēriņa preču un finanšu nozarēs, izmantojot mākoņtehnoloģijas un sadarbojoties ar tādiem pakalpojumu sniedzējiem kā Microsoft, Google Cloud un AWS, lai izstrādātu un mērogotu uz datiem balstītus risinājumus.
Vecākais UiPath inženieris, Azure AI – attālināts darbs Amerikas Savienotajās Valstīs
Ieviesiet UiPath automatizācijas un Azure Generative AI risinājumus uzņēmumu klientiem. Veidojiet LangGraph aģentiskās darbplūsmas un ražošanai gatavu LLM infrastruktūru.
Apraksts
- Ieviesiet, integrējiet un mērogojiet uzņēmumu Generative AI risinājumus klientu vidē.
- Strādājiet klientu inženieru komandās, lai LLM modeļus un Azure bāzētas izguves sistēmas ieviestu ražošanā.
- Pārvērtiet mākslīgā intelekta pētījumus uzticamā, ražošanai gatavā mākoņinfrastruktūrā.
- Sadarbojieties ar starpfunkcionālām komandām un uzņēmējdarbības ieinteresētajām pusēm.
- Izmantojiet analītiskās prasmes, lai demonstrētu uzņēmējdarbības vērtību un informētu par rezultātiem.
- Palīdziet veidot gan pašreizējās iniciatīvas, gan ilgtermiņa stratēģiju.
Prasības
- Pierādīta spēja sagatavot skaidrus, precīzus un strukturētus prasību dokumentus, tostarp PDD, SDD un lietotāju stāstus.
- Praktiskas zināšanas par UiPath ekosistēmu, tostarp Studio, Orchestrator, Document Understanding un Action Center.
- Izpratne par Azure AI koncepcijām.
- Padziļinātas zināšanas par automatizācijas principiem, API integrāciju, SDLC metodoloģijām, piemēram, Agile/Scrum, un sistēmu arhitektūras pamatiem.
- Prasme izmantot procesu kartēšanas rīkus, piemēram, Microsoft Visio, Lucidchart, Signavio vai Bizagi.
- Vismaz septiņu gadu profesionālā pieredze programmatūras inženierijā, mašīnmācīšanās vai mākslīgā intelekta jomā.
- Plaša praktiskā pieredze ar LangGraph un aģentisko darbplūsmu izstrādi.
- Pieredze LLM modeļu precizēšanā, izmantojot uzraudzītu precizēšanu un pastiprināšanās mācīšanās metodes.
- Stabili eksperimentu izstrādes, modeļu novērtēšanas un statistiskās analīzes pamati.
- Spēja mazināt modeļu halucinācijas, izmantojot metodes, kas pārsniedz radošu uzvedņu veidošanu.
- Labas Python zināšanas un pieredze ar mūsdienīgiem mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta ietvariem.
Priekšrocības
- Būtiskas profesionālās izaugsmes un karjeras attīstības iespējas.
- Darbs nelielā, strauji augošā, prasīgā un uzņēmējdarbības garā veidotā vidē.
- Augsta individuālā atbildība un īpašumtiesību sajūta par darba rezultātu.
- Vienlīdzīgas nodarbinātības iespējas tiek nodrošinātas neatkarīgi no rases, ādas krāsas, reliģijas, vecuma, dzimuma, seksuālās orientācijas, dzimumidentitātes vai tās izpausmes, grūtniecības, nacionālās izcelsmes, senču izcelsmes, ģimenes stāvokļa, aizsargāta veterāna statusa, invaliditātes vai cita statusa, ko aizsargā piemērojamie federālie, štata vai vietējie tiesību akti.