EXL ialah sebuah syarikat perundingan perniagaan dan perkhidmatan yang membantu organisasi menggunakan data, analitik dan teknologi untuk menambah baik operasi serta membuat keputusan yang lebih baik. Kerjanya merangkumi pengurusan operasi, analitik keputusan dan transformasi digital, dengan pengalaman menyokong pelanggan dalam bidang penjagaan kesihatan, insurans, kewangan dan logistik. EXL menggabungkan sains data dengan kepakaran perniagaan praktikal untuk membangunkan penyelesaian yang disesuaikan dengan matlamat, model operasi dan konteks industri setiap organisasi.
Ketua Kejuruteraan AI Generatif Kanan di EXL (Hibrid, Amerika Syarikat)
Pimpin reka bentuk penyelesaian LLM dan AI beragen berskala perusahaan. Bina aliran kerja terkawal yang sedia untuk pengeluaran merentas AWS, Google Cloud dan Snowflake.
Penerangan
- Reka dan sampaikan sistem GenAI perusahaan menggunakan LLM, model asas dan rangka kerja AI beragen.
- Cipta corak AI, pemecut dan seni bina rujukan yang boleh digunakan semula.
- Tukarkan cabaran perniagaan kepada aliran kerja AI berskala dan bukti konsep yang sedia untuk pengeluaran.
- Memodenkan platform AI dengan menggunakan teknologi GenAI terkini dan amalan yang mantap.
- Cipta dan selenggara rangka kerja kejuruteraan prompt yang menghasilkan output LLM terkawal dan boleh dipercayai.
- Wujudkan amalan pengurusan versi prompt, pengurusan kitar hayat dan pengujian.
- Bina perlindungan AI daripada halusinasi, berat sebelah, ancaman keselamatan dan keperluan pematuhan.
- Bangunkan saluran paip orkestrasi berskala menggunakan LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel atau alat yang serupa.
- Cipta komponen AI, alat, ejen dan templat aliran kerja yang boleh digunakan semula.
- Bina sistem berbilang ejen dan aliran kerja autonomi.
- Bekerjasama dengan pihak berkepentingan perniagaan untuk mengenal pasti kes penggunaan AI yang bernilai.
- Cipta prototaip dan MVP AI menggunakan data sintetik dan data perusahaan.
- Tukarkan prototaip kepada aplikasi pengeluaran yang memenuhi piawaian kebolehskalaan, keselamatan dan kebolehpercayaan.
- Reka seni bina GenAI berskala merentas AWS, Google Cloud dan Snowflake.
- Gunakan Amazon Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Snowflake Cortex AI dan perkhidmatan AI natif awan yang lain.
- Reka sistem RAG menggunakan pangkalan data vektor, embedding dan carian semantik.
- Tingkatkan pelaksanaan model, kelajuan inferens dan kecekapan kos infrastruktur.
- Cipta rangka kerja penilaian untuk ketepatan, kerelevanan, kependaman, keselamatan dan impak perniagaan.
- Bangunkan penanda aras untuk prompt, model dan aliran kerja.
- Tentukan KPI, amalan kebolehcerapan dan strategi pemantauan.
- Tingkatkan prestasi model melalui penalaan prompt, penambahbaikan pengambilan semula dan penambahbaikan aliran kerja.
Keperluan
- Ijazah sarjana muda atau sarjana dalam sains komputer, kecerdasan buatan, sains data, kejuruteraan atau bidang berkaitan.
- Sekurang-kurangnya 8 tahun pengalaman dalam kejuruteraan perisian, pembelajaran mesin, kejuruteraan data atau pembangunan penyelesaian AI.
- Sekurang-kurangnya 4 tahun pengalaman amali dengan AI generatif, LLM dan model asas.
- Latar belakang kukuh dalam mereka bentuk penyelesaian GenAI perusahaan menggunakan seni bina LLM lanjutan dan rangka kerja prompt.
- Kepakaran membangunkan aliran kerja AI berskala, saluran paip orkestrasi dan komponen AI yang boleh digunakan semula.
- Keupayaan menukarkan keperluan perniagaan kepada penyelesaian dan prototaip AI sedia untuk pengeluaran dengan menggunakan data sintetik.
- Pengetahuan mendalam tentang pengurusan versi prompt, tadbir urus, perlindungan dan output LLM terkawal.
- Pemahaman kukuh tentang rangka kerja penilaian AI, kaedah penanda aras dan teknik pengoptimuman.
- Pengalaman dengan pangkalan data vektor, embedding, carian semantik dan seni bina RAG.
- Kemahiran Python yang kukuh serta kebiasaan dengan rangka kerja pembangunan AI dan pembelajaran mesin moden.