Quantiphi este o companie de inginerie digitală axată pe inteligența artificială, care ajută organizațiile să aplice inteligența artificială, datele și tehnologiile cloud pentru a aborda provocări complexe de afaceri. Fondată în 2013, compania combină expertiza în consultanță și inginerie pentru a construi aplicații de inteligență artificială scalabile, a dezvolta capacități de analiză a datelor, a moderniza infrastructura cloud și a furniza implementări personalizate. Activitatea sa sprijină organizații din sectoare precum sănătatea, finanțele, educația, retailul și logistica, prin parteneriate tehnologice care includ AWS, Google Cloud și NVIDIA. Echipele Quantiphi se concentrează pe transformarea tehnologiilor avansate în soluții practice pentru transformarea organizațiilor.
Inginer senior în învățarea automată la Quantiphi - Mumbai, lucru de la birou
Condu proiectarea și livrarea unor sisteme scalabile de învățare automată, LLM și inteligență artificială conversațională la Quantiphi. Construiește cadre pentru agenți, capabilități MLOps și soluții integrate cu AWS.
Descriere
- Proiectarea, dezvoltarea și implementarea unor soluții scalabile de învățare automată, care acoperă învățarea automată tradițională, LLM-urile și inteligența artificială conversațională.
- Asumarea responsabilității pentru întregul ciclu de viață ML și AI, de la pregătirea datelor și ingineria caracteristicilor până la dezvoltarea, validarea, implementarea și monitorizarea modelelor.
- Crearea unor cadre pentru agenți pregătite pentru producție, cu apelare de instrumente și fluxuri de lucru coordonate pentru agenți multipli.
- Aplicarea practicilor MLOps în sistemele de învățare automată și în sistemele bazate pe LLM.
- Dezvoltarea unor API-uri REST fiabile, care conectează soluțiile ML și de inteligență artificială conversațională la aplicații enterprise și servicii externe.
- Construirea unor capabilități scalabile de analiză a conversațiilor și observabilitate pentru sistemele AI.
- Colaborarea cu oamenii de știință din domeniul datelor, inginerii de date, managerii de produs și părțile interesate pentru a transforma nevoile de afaceri în soluții scalabile de ML și AI.
- Proiectarea soluțiilor bazate pe LLM și coordonarea dezvoltării cadrelor pentru agenți pe infrastructura AWS.
Cerințe
- 4–7 ani de experiență profesională.
- Capacitate demonstrată de a proiecta, dezvolta și implementa soluții ML la scară largă, inclusiv învățare automată tradițională și inteligență artificială conversațională bazată pe LLM.
- Experiență în gestionarea întregului ciclu de viață ML și AI, inclusiv pregătirea datelor, ingineria caracteristicilor, dezvoltarea modelelor, validarea, implementarea și monitorizarea.
- Experiență în proiectarea cadrelor pentru agenți la nivel de producție, a fluxurilor de lucru pentru apelarea instrumentelor și a coordonării agenților multipli.
- Expertiză MLOps care acoperă implementarea, monitorizarea și optimizarea sistemelor ML și LLM.
- Cunoștințe solide de regresie, arbori de decizie, SVM-uri, metode de tip ensemble, clustering, preprocesarea datelor, selecția caracteristicilor și modelare statistică.
- Înțelegere avansată a ingineriei prompturilor, optimizării contextului, tiparelor de raționament ale agenților, RAG, bazelor de date vectoriale și căutării semantice.
- Cunoștințe solide de Python, cu scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain și CrewAI.
- Experiență în construirea unor API-uri REST robuste pentru modele ML și aplicații de inteligență artificială conversațională.
- Experiență cu servicii AWS precum SageMaker și Bedrock.
- Experiență în dezvoltarea unor cadre scalabile de analiză a conversațiilor și observabilitate AI.
- Abilități excelente de rezolvare a problemelor, comunicare și gestionare a părților interesate.
- Experiența cu Model Context Protocol (MCP) sau cu standarde comparabile de comunicare între agenți reprezintă un avantaj.
- Experiența în automatizarea serviciilor de asistență pentru clienți sau în tehnologiile pentru centre de contact reprezintă un avantaj.
- Certificările cloud AI, precum AWS ML Specialty, Azure AI Engineer sau Google Cloud ML Engineer, reprezintă un avantaj.
Beneficii
- Un loc de muncă axat pe transparență, diversitate, integritate, învățare și dezvoltarea carierei.
- Un mediu care sprijină inovația alături de dezvoltarea profesională și personală.