F5 to firma z obszaru cyberbezpieczeństwa i korporacyjnych rozwiązań SaaS, koncentrująca się na usługach aplikacyjnych i bezpieczeństwie. Jej technologie pomagają organizacjom zarządzać aplikacjami cyfrowymi w środowiskach chmurowych, wspierając ich wydajność, dostępność, kontrolę i ochronę.
Inżynier AI III — praca hybrydowa, Hyderabad
Firma F5 poszukuje inżyniera AI III w Hyderabadzie do tworzenia rozwiązań z zakresu generatywnej AI, NLP i uczenia maszynowego dla cyberbezpieczeństwa oraz platform korporacyjnych. Rola obejmuje samonaprawiającą się automatyzację testów, analitykę predykcyjną, mikrousługi AI i automatyzację procesów operacyjnych.
Opis
- Projektować i dostarczać rozwiązania generatywnej AI, które przekształcają wymagania funkcjonalne i historyjki użytkowników w ustrukturyzowane scenariusze testowe oraz kryteria akceptacji
- Tworzyć potoki NLP i analizy sentymentu dla ServiceNow oraz platform interakcji z klientami
- Opracowywać predykcyjne modele uczenia maszynowego analizujące historyczne rejestry defektów i identyfikujące obszary o wysokim ryzyku awarii
- Tworzyć inteligentne algorytmy wykrywające i konsolidujące zduplikowane przypadki testowe w repozytoriach
- Tworzyć prototypy i wdrażać wspomagane przez AI samonaprawianie uszkodzonych skryptów automatyzacji testów UI i API
- Automatyzować przepływy pracy Azure DevOps, w tym klasyfikację backlogu, kierowanie elementów roboczych i triage procesów
- Opracowywać rozwiązania do wykrywania anomalii i analizy logów dla integracji Dell Boomi oraz korporacyjnych potoków wydań
- Wykorzystywać AI i uczenie maszynowe do analizy telemetrii bezpieczeństwa, wykrywania podatności, ustalania priorytetów ryzyka i rekomendowania działań naprawczych
- Dodawać automatyczne podsumowania i predykcyjne informacje do menedżerskich pulpitów Tableau
- Tworzyć, testować i udostępniać lekkie mikrousługi AI oraz interfejsy REST API
- Zwiększać efektywność operacyjną, rozwijać zarządzanie bezpieczeństwem danych i doskonałość inżynieryjną
- Współpracować z inżynierami QA, analitykami biznesowymi, inżynierami platform, architektami rozwiązań, liderami zespołów, zespołami raportowymi i innymi inżynierami międzyfunkcyjnymi
- Przekształcać złożone przypadki użycia operacyjnego w prototypy AI i potoki gotowe do użycia produkcyjnego
Wymagania
- Mieć od 2 do 4 lat praktycznego doświadczenia w stosowaniu AI/ML, NLP i generatywnej AI do problemów technicznych lub biznesowych, w tym odpowiednich staży, projektów końcowych lub projektów produkcyjnych
- Mieć co najmniej 7 lat ogólnego praktycznego doświadczenia w IT
- Wykazywać się bardzo dobrą znajomością programowania w Pythonie
- Znać Pandas, NumPy i Scikit-learn
- Mieć praktyczne doświadczenie z generatywną AI i dużymi modelami językowymi za pośrednictwem komercyjnych lub otwartoźródłowych interfejsów API, takich jak GPT, Gemini, Llama lub Mistral
- Mieć doświadczenie we wdrażaniu przepływów Retrieval-Augmented Generation, inżynierii promptów i pracy z bazami wektorowymi przy użyciu narzędzi takich jak ChromaDB, FAISS, Pinecone lub Milvus
- Rozumieć metody NLP, w tym embeddingi, wyszukiwanie podobieństwa semantycznego, klasyfikację tekstu i ekstrakcję encji
- Mieć praktyczne doświadczenie z Selenium, Playwright lub Cypress oraz stosowaniem AI/ML w automatyzacji testów
- Rozumieć tworzenie API i integrację mikrousług z FastAPI, Flask lub Node.js
- Rozumieć podstawy SDLC, testów jednostkowych, debugowania i kontroli wersji kodu źródłowego opartej na Git
- Posiadać silne analityczne umiejętności rozwiązywania problemów i zdyscyplinowane podejście do eksperymentowania oraz oceny promptów
- Preferowane: posiadać tytuł licencjata lub magistra w dziedzinie informatyki, nauki o danych, sztucznej inteligencji lub pokrewnej dziedzinie technicznej
- Mieć praktyczną znajomość lub doświadczenie z Salesforce, ServiceNow, Azure DevOps, Dell Boomi lub Tableau
- Mieć doświadczenie z Copado lub innymi narzędziami do automatyzacji testów i wydań natywnymi dla Salesforce
- Mieć doświadczenie z narzędziami do analizy bezpieczeństwa aplikacji i zarządzania podatnościami
- Rozumieć podstawy MLOps, takie jak monitorowanie modeli, optymalizacja opóźnień API i zabezpieczenia przed halucynacjami
- Potrafić przekształcać niejednoznaczne procesy operacyjne w przejrzyste, zautomatyzowane rozwiązania oparte na AI
Benefity
- Praca w różnorodnym i inkluzywnym środowisku
- Dostęp do możliwości ciągłego rozwoju
- Kandydatom zapewniane są racjonalne udogodnienia
- Organizacja świadczy usługi QA, automatyzacji QA, analizy biznesowej i raportowania, a także usługi platformowe i wdrożeniowe