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kAIgentic
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11 – 50 Funcionários
EmpresaInteligência artificialSaaS
A kAIgentic é uma empresa de SaaS de inteligência artificial empresarial sediada em Singapura que ajuda organizações complexas e intensivas em conhecimento a transformar conhecimento operacional tácito em agentes de IA governados. Sua plataforma combina configuração de agentes, análise diagnóstica de pessoas, sistemas e processos, e um ambiente de execução para implantação com supervisão humana, telemetria e aprimoramento contínuo. Com raízes no Japão e experiência de colaboração com o setor de serviços financeiros empresariais, a kAIgentic se concentra em garantia, conformidade e modernização prática de IA para empresas reguladas, sem exigir uma substituição completa dos sistemas existentes.
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Vagas da empresa

Engenheiro sênior de software de pesquisa em IA – kAIgentic (Híbrido, Índia)

Lidere o desenvolvimento de grafos de conhecimento governados, sistemas de aprendizado e pipelines de IA em produção na kAIgentic. Crie soluções confiáveis e fundamentadas em evidências para operações empresariais reguladas.

INÍndiaHíbridoTempo integralSêniorIdioma Obrigatório: inglêsCientista de pesquisa em IAEngenheiro de machine learning
PythonPyTorch

Descrição

  • Liderar o design e a implementação completos de um esquema de grafo de conhecimento que abranja hierarquia, proveniência, versionamento e extensibilidade.
  • Desenvolver pipelines de extração fundamentada que conectem cada afirmação à evidência de origem e a um status epistêmico.
  • Criar e aperfeiçoar estruturas de inferência multicontexto para gerenciamento de memória, controle de orçamento e compactação em larga escala.
  • Construir fluxos de trabalho de destilação de conhecimento que tragam dados externos para a ontologia interna.
  • Desenvolver estruturas de consolidação que unifiquem documentos, entrevistas e registros de eventos, resolvendo conflitos.
  • Criar e aperfeiçoar fluxos de trabalho de adaptação de modelos usando SFT, DPO e RFT.
  • Desenvolver infraestrutura de ciclo de aprendizado que capture feedback, ofereça suporte ao aprendizado ativo e atualize continuamente a ontologia.
  • Construir ambientes e currículos de aprendizado por reforço com sinais de recompensa e métricas de avaliação para uma operação segura.
  • Desenvolver sistemas de geração com recuperação para produção dentro de metas definidas de qualidade, latência e custo.
  • Criar estruturas de avaliação usando rubricas cegas e validação com LLM como juiz para avaliar a fundamentação e as alucinações.

Requisitos

  • Sucesso comprovado ao levar sistemas de pesquisa em IA do protótipo inicial à produção em ambientes regulados.
  • Trabalhar com uma abordagem nativa de IA e alta velocidade de execução.
  • Domínio avançado de Python e PyTorch, incluindo ajuste fino em larga escala com SFT, DPO e RFT.
  • Experiência especializada em bancos de dados de grafos e engenharia de ontologias, incluindo arquitetura de esquemas, controle de versões e proveniência.
  • Experiência prática na criação de sistemas de extração que associem afirmações à evidência de origem e ao status epistêmico.
  • Experiência prática com ambientes de aprendizado por reforço, desenvolvimento de currículos e modelagem de recompensas para sistemas autônomos.
  • Forte domínio de geração aumentada por recuperação, redução de latência e escalabilidade eficiente em custos.
  • Capacidade de conduzir pesquisa aplicada rigorosa por meio de formulação de hipóteses, testes de ablação e validação estatística.
  • Bom discernimento ao escolher entre adaptação de modelos e engenharia de contexto, com forte comunicação multifuncional.
  • Doutorado em Inteligência Artificial, Ciência da Computação ou disciplina relacionada.
  • Pelo menos quatro anos de experiência relevante em pesquisa no setor.

Benefícios

  • Colaborar globalmente com colegas em Singapura, Índia, Japão, Europa e Estados Unidos.
  • Aprender e se desenvolver ao lado de líderes experientes de grandes empresas.
  • Assumir a responsabilidade por trabalhos relevantes desde o primeiro dia.
  • Trabalhar em um ambiente que valoriza segurança psicológica, debate franco e experimentação disciplinada.
  • Combinar a velocidade de uma startup com o trabalho em infraestrutura de escala empresarial.
  • Ajudar a influenciar o produto, a cultura da empresa e os resultados dos clientes.
  • Enfrentar desafios essenciais para a missão em ambientes empresariais regulados.

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