EY je globálna spoločnosť poskytujúca profesionálne služby v oblasti auditu, daní, poradenstva a konzultačných služieb. Jej tímy pomáhajú organizáciám riešiť zložité obchodné výzvy, posilňovať dôveru vo finančné výkazníctvo a trhy a využívať dáta a technológie na podporu transformácie.
Spoločnosť poskytuje služby vrátane poradenstva v oblasti podnikových financií, stratégie transakcií a technologického poradenstva. EY spolupracuje s klientmi v oblastiach, ako sú zdravotníctvo, právne služby, marketing, energetika, financie a verejná správa, pričom mnohé z jej riešení vychádzajú z princípov udržateľnosti a inovácií.
Senior AI inžinier v EY – Chennai, práca na pracovisku
Tvorba podnikových AI riešení pre konzultačných klientov EY vrátane generatívnej AI, RAG, konverzačnej AI a aplikácií s AI agentmi. Vývoj, testovanie, nasadzovanie, monitorovanie a zlepšovanie bezpečných AI systémov počas celého životného cyklu dodávky.
Popis
- Vytvárať a dodávať riešenia AI, generatívnej AI, RAG, konverzačnej AI a AI agentov, ktoré riešia obchodné potreby
- Prekladať návrhy riešení do škálovateľných technických komponentov a opakovane použiteľných implementačných vzorov
- Vytvárať a udržiavať RAG pipeline, pracovné postupy promptov, systémy vyhľadávania, integrácie, API a komponenty automatizácie
- Spolupracovať s architektmi, manažérmi, inžiniermi, dátovými vedcami, dátovými inžiniermi, vývojármi aplikácií a obchodnými zainteresovanými stranami
- Podporovať AI riešenia od požiadaviek a návrhu cez vývoj, testovanie a nasadenie až po monitorovanie a priebežné zlepšovanie
- Uplatňovať metódy hodnotenia, validačné procesy, ochranné mechanizmy, kontroly kvality a optimalizáciu výkonu
- Dodržiavať postupy zodpovednej AI, ochrany súkromia, bezpečnosti, súladu a riadenia rizík
- Používať Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks, vektorové databázy a moderné AI frameworky
- Vytvárať technickú dokumentáciu, implementačné poznámky, výsledky testov, prezentácie riešení a aktualizácie pre zainteresované strany
- Udržiavať si prehľad o generatívnej AI, AI agentoch, multimodálnej AI, architektúrach RAG, prompt engineeringu a podnikových AI platformách
- Pomáhať vytvárať opakovane použiteľné komponenty, akcelerátory, šablóny, ukážky, odhady a aktualizácie dodávky
- Podporovať juniorných kolegov a prispievať k rozvoju AI schopností
Požiadavky
- Mať 4 až 8 rokov odbornej praxe vrátane praktických skúseností s AI/ML, generatívnou AI, dátovým inžinierstvom, cloudovými AI platformami alebo vývojom podnikových aplikácií
- Mať prakticky prispievať k AI riešeniam v podnikovom, predprodukčnom alebo produkčnom prostredí; samotné certifikácie, osobné projekty a ukážky nie sú postačujúce
- Vedieť vysvetliť jednu alebo dve implementácie AI alebo generatívnej AI vrátane obchodného prípadu použitia, vlastného prínosu, technického prístupu a výsledkov
- Preukázať praktické skúsenosti s riešeniami AI, generatívnej AI, Copilotu, konverzačnej AI, agentickej AI alebo RAG v podnikovom prostredí alebo pri práci s klientmi
- Rozumieť vývoju aplikácií s LLM, RAG pipeline, prompt engineeringu, vektorovým databázam, hodnoteniu AI, API, nasadzovaniu v cloude, MLOps alebo LLMOps
- Mať bakalársky alebo magisterský titul v odbore informatika, dátová veda, inžinierstvo, informačné technológie alebo príbuznom odbore
- Mať pevné základy vo veľkých jazykových modeloch, generatívnej AI, architektúrach RAG, prompt engineeringu, konverzačnej AI a AI agentoch
- Vyvíjať alebo podporovať aplikácie generatívnej AI, kopilotov, chatbotov, nástrojov na vyhľadávanie znalostí, AI agentov alebo pracovných postupov automatizácie
- Mať skúsenosti s Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks, vektorovými databázami, podnikovým vyhľadávaním, orchestračnými frameworkmi a API
- Vedieť vytvárať alebo podporovať pipeline vyhľadávania, embeddingy, pracovné postupy promptov, príjem dát, integrácie modelov a integrácie aplikácií
- Rozumieť hodnoteniu AI, ochranným mechanizmom, kontrolám halucinácií, metrikám kvality, observabilite, bezpečnosti, ochrane súkromia a postupom zodpovednej AI
- Poznať základy softvérového inžinierstva, nasadzovanie v cloude, API, databázy, správu verzií, CI/CD a koncepty MLOps alebo LLMOps
- Vedieť riešiť technické problémy, zlepšovať výkon, dokumentovať implementácie a podporovať produkčné alebo predprodukčné AI riešenia
- Mať silné analytické, problémové, tímové a komunikačné schopnosti
Benefity
- Prístup k priebežnému vzdelávaniu a príležitostiam na profesionálny rozvoj
- Nástroje a flexibilita potrebné na dosiahnutie významného vplyvu
- Koučing a rozvoj vodcovských schopností
- Rozmanitá a inkluzívna pracovná kultúra
- Práca s globálnymi klientmi a medzifunkčnými tímami EY
- Prístup k vzdelávacím zdrojom, zručnostiam, poznatkom a rastúcemu profesionálnemu ekosystému