Quantiphi ialah syarikat kejuruteraan digital yang mengutamakan AI dan membantu organisasi menggunakan kecerdasan buatan, data serta teknologi awan untuk menangani cabaran perniagaan yang kompleks. Ditubuhkan pada tahun 2013, syarikat ini menggabungkan kepakaran perundingan dan kejuruteraan untuk membina aplikasi AI yang boleh diskalakan, membangunkan keupayaan analitik data, memodenkan infrastruktur awan serta menyediakan pelaksanaan tersuai. Kerjanya menyokong organisasi dalam sektor seperti penjagaan kesihatan, kewangan, pendidikan, peruncitan dan logistik, dengan perkongsian teknologi termasuk AWS, Google Cloud dan NVIDIA. Pasukan Quantiphi memberi tumpuan untuk mengubah teknologi canggih menjadi penyelesaian praktikal bagi transformasi perusahaan.
Jurutera Pembelajaran Mesin Kanan di Quantiphi - Bekerja di Pejabat Mumbai
Menerajui reka bentuk dan penyampaian sistem pembelajaran mesin, LLM, dan AI perbualan yang boleh diskalakan di Quantiphi. Membina rangka kerja ejen, keupayaan MLOps, dan penyelesaian bersepadu AWS.
Penerangan
- Mereka bentuk, membangunkan, dan menggunakan penyelesaian pembelajaran mesin yang boleh diskalakan merangkumi ML tradisional, LLM, dan AI perbualan.
- Mengurus keseluruhan kitar hayat ML dan AI, daripada penyediaan data dan kejuruteraan ciri hingga pembangunan, pengesahan, penggunaan, dan pemantauan model.
- Mewujudkan rangka kerja ejen sedia pengeluaran dengan panggilan alat dan aliran kerja berbilang ejen yang diselaraskan.
- Menggunakan amalan MLOps merentasi sistem pembelajaran mesin dan sistem berasaskan LLM.
- Membangunkan REST API yang boleh dipercayai untuk menghubungkan penyelesaian ML dan AI perbualan dengan aplikasi perusahaan serta perkhidmatan luaran.
- Membina keupayaan analitik perbualan dan kebolehcerapan yang boleh diskalakan untuk sistem AI.
- Bekerjasama dengan saintis data, jurutera data, pengurus produk, dan pihak berkepentingan untuk menterjemahkan keperluan perniagaan kepada penyelesaian ML dan AI yang boleh diskalakan.
- Mereka bentuk penyelesaian berkuasa LLM dan menerajui pembangunan rangka kerja ejen pada infrastruktur AWS.
Keperluan
- Pengalaman profesional selama 4–7 tahun.
- Keupayaan terbukti untuk mereka bentuk seni bina, membangunkan, dan menggunakan penyelesaian ML berskala besar, termasuk pembelajaran mesin tradisional dan AI perbualan berasaskan LLM.
- Pengalaman mengurus keseluruhan kitar hayat ML dan AI, termasuk penyediaan data, kejuruteraan ciri, pembangunan model, pengesahan, penggunaan, dan pemantauan.
- Latar belakang dalam mereka bentuk rangka kerja ejen gred pengeluaran, aliran kerja panggilan alat, dan penyelarasan berbilang ejen.
- Kepakaran MLOps yang merangkumi penggunaan, pemantauan, dan pengoptimuman sistem ML dan LLM.
- Pengetahuan kukuh tentang regresi, pepohon keputusan, SVM, kaedah ensemble, pengelompokan, prapemprosesan data, pemilihan ciri, dan pemodelan statistik.
- Pemahaman lanjutan tentang kejuruteraan prompt, pengoptimuman konteks, corak penaakulan ejen, RAG, pangkalan data vektor, dan carian semantik.
- Kemahiran Python yang kukuh dengan scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain, dan CrewAI.
- Pengalaman membina REST API yang teguh untuk model ML dan aplikasi AI perbualan.
- Pengalaman menggunakan perkhidmatan AWS seperti SageMaker dan Bedrock.
- Pengalaman membangunkan rangka kerja analitik perbualan dan kebolehcerapan AI yang boleh diskalakan.
- Keupayaan penyelesaian masalah, komunikasi, dan pengurusan pihak berkepentingan yang cemerlang.
- Pengalaman dengan Model Context Protocol (MCP) atau piawaian komunikasi ejen yang setanding adalah diutamakan.
- Pengalaman dalam automasi sokongan pelanggan atau teknologi pusat hubungan adalah diutamakan.
- Pensijilan AI awan seperti AWS ML Specialty, Azure AI Engineer, atau Google Cloud ML Engineer adalah diutamakan.
Faedah
- Tempat kerja yang berteraskan ketelusan, kepelbagaian, integriti, pembelajaran, dan pembangunan kerjaya.
- Persekitaran yang menyokong inovasi di samping pertumbuhan profesional dan peribadi.