EXL er et selskap innen forretningsrådgivning og -tjenester som hjelper organisasjoner med å bruke data, analyser og teknologi for å forbedre driften og ta bedre beslutninger. Arbeidet omfatter driftsstyring, beslutningsanalyse og digital transformasjon, og selskapet har erfaring med å støtte kunder innen helsevesen, forsikring, finans og logistikk. EXL kombinerer datavitenskap med praktisk forretningsekspertise for å utvikle løsninger tilpasset hver organisasjons mål, driftsmodell og bransjekontekst.
Senior teknisk leder innen generativ AI hos EXL (hybrid, USA)
Led utviklingen av LLM- og agentbaserte AI-løsninger for store virksomheter. Bygg styrte, produksjonsklare arbeidsflyter på AWS, Google Cloud og Snowflake.
Beskrivelse
- Design og lever GenAI-systemer for store virksomheter med LLM-er, grunnmodeller og agentbaserte AI-rammeverk.
- Lag gjenbrukbare AI-mønstre, akseleratorer og referansearkitekturer.
- Gjør forretningsutfordringer om til skalerbare AI-arbeidsflyter og produksjonsklare proof of concept-løsninger.
- Moderniser AI-plattformer ved å ta i bruk nye GenAI-teknologier og etablerte metoder.
- Lag og vedlikehold rammeverk for prompt engineering som gir kontrollerte og pålitelige LLM-resultater.
- Etabler versjonering av prompt-er, livssyklushåndtering og testpraksis.
- Bygg AI-sikringstiltak mot hallusinasjoner, skjevhet, sikkerhetstrusler og manglende etterlevelse.
- Utvikle skalerbare orkestreringsløp med LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel eller lignende verktøy.
- Lag gjenbrukbare AI-komponenter, verktøy, agenter og maler for arbeidsflyter.
- Bygg systemer med flere agenter og autonome arbeidsflyter.
- Samarbeid med forretningsinteressenter for å finne verdifulle bruksområder for AI.
- Lag AI-prototyper og MVP-er med syntetiske data og virksomhetsdata.
- Gjør prototyper om til produksjonsapplikasjoner som oppfyller krav til skalerbarhet, sikkerhet og pålitelighet.
- Design skalerbare GenAI-arkitekturer på tvers av AWS, Google Cloud og Snowflake.
- Bruk Amazon Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Snowflake Cortex AI og andre skybaserte AI-tjenester.
- Design RAG-systemer med vektordatabaser, embeddings og semantisk søk.
- Forbedre modelldistribusjon, inferenshastighet og kostnadseffektivitet i infrastrukturen.
- Lag evalueringsrammeverk for nøyaktighet, relevans, latenstid, sikkerhet og forretningseffekt.
- Utvikle referansetester for prompt-er, modeller og arbeidsflyter.
- Definer KPI-er, praksis for observerbarhet og overvåkingsstrategier.
- Forbedre modellens ytelse gjennom justering av prompt-er, bedre informasjonsinnhenting og finpussing av arbeidsflyter.
Krav
- Bachelor- eller mastergrad i informatikk, kunstig intelligens, datavitenskap, ingeniørfag eller et beslektet fagområde.
- Minst 8 års erfaring med programvareutvikling, maskinlæring, data engineering eller utvikling av AI-løsninger.
- Minst 4 års praktisk erfaring med generativ AI, LLM-er og grunnmodeller.
- Solid bakgrunn i utforming av GenAI-løsninger for store virksomheter med avanserte LLM-arkitekturer og prompt-rammeverk.
- Ekspertise i utvikling av skalerbare AI-arbeidsflyter, orkestreringsløp og gjenbrukbare AI-komponenter.
- Evne til å omsette forretningsbehov til produksjonsklare AI-løsninger og prototyper ved hjelp av syntetiske data.
- Inngående kunnskap om versjonering av prompt-er, styring, sikringstiltak og kontrollerte LLM-resultater.
- God forståelse av rammeverk for AI-evaluering, benchmarkingmetoder og optimaliseringsteknikker.
- Erfaring med vektordatabaser, embeddings, semantisk søk og RAG-arkitekturer.
- Gode Python-ferdigheter og kjennskap til moderne rammeverk for AI- og maskinlæringsutvikling.