LogoFresh Jobs Ahead
AI Fund
AI Fund
11 – 50 Ansatte
HelsevesenProduksjonRådgivning
AI Fund er et venture studio som hjelper med å lansere og utvikle selskaper basert på kunstig intelligens. Sammen med gründere og teknologipionerer tar selskapet en rolle som minoritetsmedgründer og støtter utviklingen av AI-applikasjoner innen blant annet produksjon, psykisk helse, utdanning og helsetjenester. Arbeidet kombinerer selskapsbygging med praktisk støtte til team som bruker AI til å håndtere utfordringer i ulike bransjer.
LinkedIn
Jobber i bedriften

AI-systemprogramvareingeniør – AI Fund – fjernarbeid i Canada

Bygg LLM-pipelines og agentorkestrering i produksjon for Haven Safety AIs plattform for sikkerhetsintelligens for virksomheter. Forbedre informasjonsinnhenting, evaluering, observerbarhet og modellkvalitet for regulerte bransjer.

CACanadaFjernarbeidHeltidMellomnivåSeniorPåkrevd Språk: engelskAI-ingeniørMaskinlæringsingeniør
AzureElasticsearchMongoDBNeo4jPython

Beskrivelse

  • Utvikle og drifte LLM-pipelines i flere trinn som koordinerer modell- og verktøykall, grafspørringer, informasjonsinnhenting, kvalitetskontroller og overleveringer mellom spesialistagenter.
  • Utvid Havens koordinerte agentteam og orkestreringslag fra hendelsesbevis til analyse, gjennomgang og organisatorisk læring.
  • Utform kontekssystemer ved hjelp av Neo4j-graftraversering, vektorsøk og hybridsøk.
  • Opprett evalueringsdatasett, poengsettingsmetoder, regresjonstestsett, modellsammenligninger, løkker for menneskelig gjennomgang og kvalitetsattribusjon på trinnnivå.
  • Legg til sporing, revisjon av verktøykall, overvåking av kostnader og latenstid, feilhåndtering og kvalitetsdashbord.
  • Identifiser orkestreringsløkker, hallusinasjoner og uoppdaget modelldrift før de påvirker kunder.
  • Velg mellom modeller fra OpenAI, Anthropic og Google ut fra oppgavens krav.
  • Samarbeid med produkt- og kunnskapsteknologiteamene samtidig som du bidrar til å definere AI-veikartet.
  • Rapporterer til CTO-en og bidrar på tvers av en rekke ansvarsområder i grunnleggerteamet.

Krav

  • Profesjonell erfaring med AI- eller maskinlæringsteknikk, inkludert levering av LLM-systemer som brukes av virkelige kunder.
  • Praktisk erfaring med å bygge og feilsøke arbeidsflyter i flere trinn med verktøykall ved hjelp av LangGraph, LangChain eller et tilsvarende rammeverk.
  • En repeterbar prosess for LLM-evaluering med representative datasett, regresjonstester, LLM-som-dommer-metoder eller løkker for menneskelig gjennomgang.
  • Erfaring med å klargjøre LLM-kontekst og ta velinformerte beslutninger om hva som skal hentes, hvor mye som skal hentes og hvorfor.
  • Dokumentert eierskap til systemer gjennom utrulling, overvåking og hendelseshåndtering.
  • Erfaring med å undersøke og løse en produksjonsfeil eller regresjon.
  • Evne til å arbeide på tvers av modelltilbydere og forklare avveininger knyttet til kvalitet, latenstid, kostnad, kontekst og operasjonell risiko.
  • Praktisk kunnskap om Neo4j og Cypher, eller en sammenlignbar grafdatabase, samt evne til å lære grafdatamodellering raskt; sterkt ønskelig.
  • Gode ferdigheter i Python-utvikling.
  • Produksjonserfaring med FastAPI, asynkrone tjenester, testing, observerbarhet og vedlikeholdbare grensesnitt.
  • Avansert graferfaring, inkludert Cypher, skjemautvikling, MERGE-mønstre, embeddinger og drift av en levende kunnskapsgraf; en fordel.
  • Erfaring med AI-sikkerhet for virksomheter; en fordel.
  • Erfaring med Azure og hybridsøk; en fordel.
  • Erfaring med Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch eller lignende plattformer; en fordel.
  • Tidligere erfaring med enterprise B2B SaaS; sterkt ønskelig.

Fordeler

  • Bli en del av et lite team med stort eierskap.
  • Få direkte tilbakemeldinger fra sikkerhetsteam og se effekten av arbeidet ditt hos kundene.
  • Jobb tett med CTO-en samt produkt- og kunnskapsteknologiteamene.
  • Påvirk viktige tekniske beslutninger og lever endringer raskt til kundene.
  • Ta tak i komplekse resonneringsutfordringer innen et sikkerhetskritisk område.
  • Jobb i en evalueringsfokusert kultur med vekt på målbar, observerbar og forbedringsbar kvalitet.

Relaterte jobber