Huron — международная консалтинговая компания, помогающая организациям решать сложные бизнес-задачи с помощью услуг в области стратегии, операционной деятельности, консалтинга, цифровых технологий, технологий и аналитики. Компания работает в сферах здравоохранения, образования, энергетики и финансовых услуг, предлагая индивидуальную поддержку, включая управляемые услуги, аутсорсинг и развитие лидерских качеств. Huron объединяет специалистов, ориентированных на практичные и эффективные решения с учётом уникальных потребностей каждого клиента, что делает компанию интересной для специалистов, стремящихся развиваться в консалтинге, трансформации и основанном на данных организационном росте.
Инженер ИИ: генеративный ИИ и RAG — Huron, гибридный формат, Бангалор
Создавайте для Huron решения на основе машинного обучения, генеративного ИИ и генерации с дополненной выборкой (RAG). Разрабатывайте агентные приложения, облачные конвейеры ИИ, API и производственные системы.
Описание
- Создавайте системы ИИ с применением машинного обучения и генеративного ИИ, включая разработку промптов, дообучение, эмбеддинги и RAG.
- Разрабатывайте интеллектуальные приложения и агентные системы с помощью таких инструментов, как LangChain, LangGraph, AutoGen или CrewAI.
- Проектируйте и создавайте полноценные конвейеры RAG: от загрузки и разбиения документов на фрагменты до векторной индексации, гибридного поиска и контекстных ответов.
- Создавайте модульные, документированные API и сервисные компоненты с помощью FastAPI, Flask или аналогичных фреймворков.
- Создавайте и администрируйте конвейеры ИИ для загрузки, преобразования, проверки, обучения, инференса, развертывания и поиска по базам знаний.
- Используйте сервисы ИИ и машинного обучения AWS и Azure для разработки и развертывания решений.
- Настраивайте мониторинг и оценку точности моделей, дрейфа, качества поиска, обоснованности ответов, надежности и рассуждений при выполнении задач.
- Повышайте скорость, масштабируемость и экономичность производственных систем RAG, улучшая качество ответов.
- Сотрудничайте с инженерами-программистами, специалистами по данным, архитекторами решений и представителями бизнеса при проектировании решений и передаче их в эксплуатацию.
- Участвуйте в экспериментах, создании доказательств концепции, пилотных проектах и масштабируемых развертываниях.
- Следите за развитием генеративного ИИ, ИИ-агентов, фреймворков оркестрации, оценки RAG и непрерывного совершенствования.
Требования
- Опыт практической работы от 4 до 6 лет в разработке ИИ/машинного обучения или создании интеллектуальных приложений.
- Уверенное владение Python и знакомство с современными библиотеками ИИ/машинного обучения, такими как scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или API OpenAI.
- Опыт проектирования и развертывания систем RAG с использованием эмбеддингов, векторных баз данных, таких как FAISS, Pinecone, Chroma или Azure AI Search, и методов оптимизации поиска.
- Опыт создания API или серверных сервисов с помощью FastAPI, Flask или аналогичных фреймворков.
- Знакомство с фреймворками для агентов, такими как LangGraph или AutoGen, и подходами к оркестрации нескольких агентов.
- Знание облачных платформ, таких как AWS или Azure, и контейнерных инструментов, таких как Docker.
- Практический опыт работы с облачными платформами машинного обучения, такими как Azure Machine Learning, AWS SageMaker или сервисы ИИ/машинного обучения Google.
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области.
- Знакомство со стандартами или инструментами оркестрации, такими как MCP или протоколы маршрутизации агентов, будет преимуществом.
- Опыт работы с конвейерами MLOps, CI/CD для доставки моделей, инструментами оценки RAG, такими как RAGAS, или мониторингом моделей будет преимуществом.
- Знание методов оценки систем ИИ, наблюдаемости, тестирования эффективности промптов и проверки обоснованности ответов будет преимуществом.
- Способность взаимодействовать с разными командами, вести несколько проектов и общаться с технической и нетехнической аудиторией.
- Сертификаты по облачным сервисам ИИ/машинного обучения Azure, AWS или Google Cloud будут преимуществом.