Ford Motor Company — американский производитель автомобилей, история которого начинается в 1903 году. Помимо разработки и производства автомобилей, компания расширяет деятельность в сфере мобильных сервисов, цифровых решений и программного обеспечения. Ford также реализует инициативы в области устойчивого развития и устанавливает экологические цели, объединяя транспорт, инновации, влияние на сообщества и ответственное ведение бизнеса.
Специалист по данным в области генеративного ИИ
Создавайте и внедряйте решения на базе больших языковых моделей и генеративного ИИ для корпоративных задач Ford и мобильных сервисов. Разрабатывайте системы оценки, агентные рабочие процессы и модели машинного обучения на Google Cloud.
Описание
- Проектировать приложения на базе больших языковых моделей и доводить их от прототипа до готовых решений для корпоративных задач и взаимодействия с клиентами.
- Разрабатывать подходы к промптам, структурированным ответам, маршрутизации моделей, управлению контекстом и адаптации моделей.
- Создавать системы оценки качества, точности, релевантности, устойчивости, скорости, стоимости, безопасности и удобства для пользователей.
- Внедрять возможности агентного ИИ, включая планирование, использование инструментов, память, рефлексию, согласование действий с людьми и многоэтапные рабочие процессы.
- Разрабатывать и развертывать масштабируемые решения в области ИИ и машинного обучения на Google Cloud с использованием Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub и связанных сервисов.
- Создавать повторно используемые компоненты на Python, API, конвейеры для экспериментов и продукты данных, интегрированные с корпоративными платформами и приложениями.
- Создавать и поддерживать конвейеры структурированных и неструктурированных данных для моделирования, экспериментов, оценки и промышленной эксплуатации.
- Проводить исследовательский анализ данных, разрабатывать признаки и применять статистические методы и методы машинного обучения.
- Настраивать наблюдаемость, мониторинг, защитные ограничения, автоматизированные тесты и циклы обратной связи для улучшения развернутых моделей и приложений.
- Представлять технические выводы, компромиссы, риски и рекомендации техническим и нетехническим заинтересованным сторонам.
- Следить за развитием генеративного ИИ и применять актуальные исследования для решения практических бизнес-задач.
Требования
- Степень бакалавра в области науки о данных, информатики, статистики, математики, инженерного дела или смежной области либо эквивалентное сочетание профильного образования и опыта.
- Не менее 2 лет применения статистического анализа и классического машинного обучения для решения бизнес-задач.
- Не менее 2 лет разработки комплексных решений в области науки о данных: от изучения данных и проектирования признаков до проверки, развертывания и мониторинга моделей.
- Не менее 2 лет профессионального опыта в области науки о данных, машинного обучения, прикладного ИИ, обработки естественного языка или смежной технической сфере.
- Не менее 2 лет программирования на Python и уверенное владение SQL, включая опыт написания поддерживаемого, тестируемого кода промышленного качества.
- Не менее 1 года разработки приложений с коммерческими или открытыми большими языковыми моделями.
- Не менее 1 года работы с проектированием промптов, оценкой больших языковых моделей, интеграцией моделей и основами обработки естественного языка.
- Не менее 1 года работы с сервисами данных и ИИ GCP, особенно Vertex AI и BigQuery, либо сопоставимый опыт работы с другой крупной облачной платформой и готовность перейти на GCP.
- Не менее 1 года применения современных практик разработки ПО и развертывания в облаке, включая Git, API, контейнеры, CI/CD, управление идентификацией и доступом, а также мониторинг промышленной среды.
- Опыт работы с агентным ИИ, включая агентов с доступом к инструментам, оркестрацию рабочих процессов или мультиагентные системы, будет преимуществом.
- Предпочтительна степень магистра в смежной области.
- Предпочтительно не менее 5 лет проектирования или развертывания агентных систем ИИ.
- Умение превращать неоднозначные бизнес-потребности в измеримые технические цели.
- Развитые аналитические навыки, умение решать проблемы, документировать работу и ясно общаться.
- Практический опыт работы с возможностями Vertex AI, такими как Model Garden, Generative AI Studio, пользовательское обучение, конечные точки моделей, конвейеры, оценка и мониторинг.
- Опыт создания аналитических процессов и процессов машинного обучения с BigQuery, BigQuery ML, Dataflow или связанными сервисами GCP.
- Опыт дообучения моделей, эффективной адаптации с небольшим числом параметров, генерации синтетических данных, дистилляции либо обслуживания и оптимизации моделей.
- Опыт создания наборов данных для оценки, автоматизированных средств оценки, состязательных тестов, сценариев проверки устойчивости и наборов регрессионных тестов для генеративного ИИ.
- Знание практик LLMOps и MLOps, версионирования моделей и промптов, отслеживания экспериментов, мониторинга, масштабируемого инференса и оптимизации затрат.
- Опыт внедрения решений ИИ в регулируемых сферах, в условиях повышенных требований к безопасности или в крупных компаниях.
- Наличие законного разрешения на работу в США.
- Спонсорство визы не предоставляется.
Преимущества
- Медицинская, стоматологическая страховка, страхование зрения и покрытие расходов на лекарства доступны с первого дня.
- Гибкие дни для ухода за членами семьи.
- Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком.
- Программы поддержки возвращения к работе для молодых родителей.
- Субсидируемый резервный присмотр за детьми.
- Поддержка создания семьи, включая возмещение расходов на усыновление и суррогатное материнство, а также лечение бесплодия.
- Скидки на автомобили для сотрудников и членов их семей.
- Льготная аренда автомобилей для руководителей.
- Финансовая помощь на обучение.
- Активные группы ресурсов для сотрудников.
- Оплачиваемое время для индивидуального и командного участия в общественно полезных проектах.
- Щедрый график оплачиваемых праздников, включая выходную неделю между Рождеством и Новым годом.
- Оплачиваемый отпуск с возможностью приобрести дополнительные дни отдыха.