Ford Motor Company je automobilový výrobca so sídlom v Spojených štátoch, ktorého história siaha do roku 1903. Okrem vývoja a výroby vozidiel spoločnosť rozširuje svoje zameranie aj na služby mobility, digitálne zážitky a softvér. Ford sa venuje aj úsiliu v oblasti udržateľnosti a environmentálnym cieľom, čím prepája dopravu, inovácie, vplyv na komunity a zodpovedné podnikateľské postupy.
Dátový vedec pre NLP a generatívnu AI vo Ford India – hybridná práca
Vyvíjajte NLP, LLM a generatívne AI produkty pre automobilové prípady použitia vo Forde. Budujte multimodálne pipeline, agentné pracovné postupy, API a aplikácie pre používateľov vo veľkom meradle.
Popis
- Vytvárajte NLP, LLM a generatívne AI aplikácie a produkty s disciplinovanými postupmi vývoja softvéru.
- Vyhodnocujte pokročilé modely a metódy pre automobilové aplikácie.
- Realizujte experimenty strojového učenia na trénovanie a inferenciu modelov pri obmedzeniach pamäte a latencie.
- Nasadzujte REST API pre NLP a ľahké používateľské rozhrania pomocou Dockeru a Kubernetesu.
- Prezentujte NLP, LLM a generatívne AI aplikácie pomocou nástrojov Dash, Plotly a Streamlit.
- Kombinujte viacero botov do multimodálnych aplikácií využívajúcich LLM.
- Vytvárajte agentné pracovné postupy pomocou nástrojov Autogen, AgentBuilder a LangGraph.
- Vyvíjajte modulárne produkty v oblasti AI a strojového učenia určené na škálovateľné používanie.
- Spolupracujte s globálnymi technickými odborníkmi na produktoch pre klasifikáciu, odpovedanie na otázky, chatboty, preklad, sémantické vyhľadávanie a sumarizáciu.
Požiadavky
- Bakalárske alebo magisterské vzdelanie v odbore informatika, inžinierstvo, matematika alebo príbuzná prírodovedná oblasť.
- Znalosť teórie a postupov hlbokého učenia pre NLP aplikácie.
- Skúsenosti s programovaním v ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow alebo PyTorch, scikit-learn, NumPy a Pandas.
- Znalosť aspoň dvoch open source NLP knižníc, napríklad spaCy, TorchText, fastai.text alebo FARM Haystack.
- Znalosť techník spracovania textu vrátane regulárnych výrazov, analýzy tokenov a slov, opravy pravopisu, odstraňovania šumu, segmentácie viet a zhlukovania.
- Praktické skúsenosti s nasadením modelov BERT alebo iných doladených transformerových modelov na klasifikáciu sekvencií, rozpoznávanie pomenovaných entít alebo odpovedanie na otázky.
- Znalosť Dockeru a prostredí pipenv, conda alebo Poetry.
- Znalosť postupov správy projektov v Pythone vrátane setup.py, logovania, pytest, relatívnych importov a dokumentácie Sphinx.
- Znalosť pracovných postupov v GitHube.
- Skúsenosti so službami GCP vrátane BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build a Vertex AI.
- Pracovná znalosť open source nástrojov na benchmarkovanie a generovanie súhrnov.
- Skúsenosti s používaním GPU a CPU zdrojov v cloudových aj lokálnych prostrediach.
- Schopnosť používať cloudové platformy na dátové inžinierstvo, big data a úlohy strojového učenia.
- Skúsenosti s Dockerom, docker-compose a experimentálnymi funkciami Dockeru.
- Znalosť Airflow a Kubeflow.
- Skúsenosti s CI/CD a nástrojmi infrastructure-as-code, ako je Terraform.
- Skúsenosti s Kubernetesom alebo inými kontajnerovými platformami vrátane Helm a Argo Workflows.
- Schopnosť vytvárať vyhovujúce, etické, bezpečné a chránené AI API.
- Skúsenosti s vývojom používateľských rozhraní alebo vizualizácií pomocou Gradio, Dash, Streamlit, React alebo Django.
- Skúsenosti s distribuovanými výpočtami pomocou Spark, Dask, RAPIDS AI alebo cuDF.
- Schopnosť vytvárať Python API pomocou FastAPI, Flask alebo Django.
- Skúsenosti s Elasticsearch a Apache Solr sú výhodou; relevantné sú aj skúsenosti s vektorovými databázami.
- Skúsenosti s prácou s LLM, ako sú GPT-5, Gemini, Kimi alebo Seedance.
- Skúsenosti s celým životným cyklom generatívnych AI modelov vrátane trénovania, testovania, nasadenia a monitorovania výkonu.
- Skúsenosti s vývojom a údržbou multimodálnych AI pipeline pre text, obraz a zvuk.
- Praktické skúsenosti s nasadzovaním chatbotov alebo konverzačných agentov vo veľkom meradle naprieč rôznymi zdrojmi údajov.
- Skúsenosti s vytváraním nástrojov na generovanie obrazov alebo preklad pomocou modelov latentnej difúzie, ako sú Stable Diffusion alebo Instruct Pix2Pix.
- Odbornosť v práci s rozsiahlymi štruktúrovanými a neštruktúrovanými údajmi.
- Skúsenosti so správou rozsiahlych datasetov a výstupov generatívnej AI.
- Vynikajúce komunikačné a spolupracovné schopnosti naprieč geografickými regiónmi.