Tiger Analytics er et konsulentselskap innen AI og analyse som hjelper organisasjoner med å omdanne komplekse data til praktiske forretningsbeslutninger. Arbeidet omfatter datastrategi, maskinlæring, AI-teknikk og business intelligence, med fokus på å integrere analyse i den daglige driften og i bredere programmer for digital transformasjon. Selskapet arbeider på tvers av bransjer som helsevesen, logistikk, markedsføring, forbruksvarer og finans, og bruker skyteknologier samt partnerskap med leverandører som Microsoft, Google Cloud og AWS for å utvikle og skalere datadrevne løsninger.
Senior UiPath-ingeniør, Azure AI — Fjernarbeid i USA
Implementer UiPath-automatisering og Azure Generative AI-løsninger for bedriftskunder. Bygg agentiske LangGraph-arbeidsflyter og produksjonsklar LLM-infrastruktur.
Beskrivelse
- Implementer, integrer og skaler Generative AI-løsninger for virksomheter hos kunder.
- Arbeid i kundenes utviklingsteam med å operasjonalisere LLM-er og Azure-baserte systemer for informasjonsinnhenting.
- Gjør AI-forskning om til pålitelig skyinfrastruktur av produksjonskvalitet.
- Samarbeid med tverrfunksjonelle team og interessenter fra virksomheten.
- Bruk analytisk ekspertise til å dokumentere forretningsverdi og kommunisere resultater.
- Bidra til å forme både aktuelle initiativer og langsiktig strategi.
Krav
- Dokumentert evne til å utarbeide tydelige, presise og strukturerte kravdokumenter, inkludert PDD-er, SDD-er og brukerhistorier.
- Praktisk kunnskap om UiPath-økosystemet, inkludert Studio, Orchestrator, Document Understanding og Action Center.
- Forståelse av Azure AI-konsepter.
- Solid kunnskap om automatiseringsprinsipper, API-integrasjon, SDLC-metoder som Agile/Scrum og grunnleggende systemarkitektur.
- Erfaring med prosesskartleggingsverktøy som Microsoft Visio, Lucidchart, Signavio eller Bizagi.
- Minst sju års bransjeerfaring innen programvareutvikling, maskinlæring eller AI-fokuserte roller.
- Omfattende praktisk erfaring med LangGraph og utvikling av agentiske arbeidsflyter.
- Erfaring med finjustering av LLM-er gjennom veiledet finjustering og teknikker basert på forsterkende læring.
- Solid grunnlag innen eksperimentdesign, modellevaluering og statistisk analyse.
- Evne til å redusere modellhallusinasjoner gjennom metoder som går utover kreativ prompting.
- Gode Python-kunnskaper og erfaring med moderne rammeverk for maskinlæring og AI.
Fordeler
- Gode muligheter for faglig utvikling og karriereutvikling.
- Arbeid i et lite, raskt voksende, krevende og entreprenørielt miljø.
- Ta et høyt nivå av individuelt eierskap og ansvar.
- Det tilbys like ansettelsesmuligheter uten hensyn til rase, hudfarge, religion, alder, kjønn, seksuell orientering, kjønnsidentitet eller kjønnsuttrykk, graviditet, nasjonal opprinnelse, avstamning, sivilstatus, status som beskyttet veteran, funksjonsnedsettelse eller annen status som er beskyttet av gjeldende føderal, delstatlig eller lokal lovgivning.