Quantiphi je podjetje za digitalno inženirstvo, ki se osredotoča predvsem na umetno inteligenco ter organizacijam pomaga uporabljati umetno inteligenco, podatke in tehnologije v oblaku pri reševanju zapletenih poslovnih izzivov. Podjetje, ustanovljeno leta 2013, združuje svetovalno in inženirsko strokovno znanje za razvoj razširljivih aplikacij umetne inteligence, vzpostavljanje zmogljivosti podatkovne analitike, posodabljanje infrastrukture v oblaku in zagotavljanje rešitev po meri. Njegovo delo podpira organizacije v sektorjih, kot so zdravstvo, finance, izobraževanje, maloprodaja in logistika, med tehnološkimi partnerji pa so AWS, Google Cloud in NVIDIA. Ekipe podjetja se osredotočajo na pretvarjanje napredne tehnologije v praktične rešitve za preobrazbo podjetij.
Višji inženir strojnega učenja pri Quantiphi – Mumbai, delo na lokaciji
Vodite načrtovanje in izvedbo razširljivih sistemov strojnega učenja, LLM in pogovorne umetne inteligence v podjetju Quantiphi. Gradite agentske okvire, zmogljivosti MLOps in rešitve, integrirane z AWS.
Opis
- Načrtujte, razvijajte in uvajajte razširljive rešitve strojnega učenja, ki vključujejo tradicionalni ML, LLM in pogovorno umetno inteligenco.
- Prevzemite odgovornost za celoten življenjski cikel ML in AI, od priprave podatkov in inženiringa značilk do razvoja, preverjanja, uvajanja in spremljanja modelov.
- Ustvarjajte za produkcijo pripravljene agentske okvire s klicanjem orodij in usklajenimi delovnimi tokovi več agentov.
- Uporabljajte prakse MLOps v sistemih strojnega učenja in sistemih, ki temeljijo na LLM.
- Razvijajte zanesljive REST API-je, ki rešitve ML in pogovorne AI povezujejo s poslovnimi aplikacijami in zunanjimi storitvami.
- Gradite razširljive zmogljivosti za analitiko pogovorov in opazljivost sistemov AI.
- Sodelujte z znanstveniki za podatke, podatkovnimi inženirji, produktnimi vodji in deležniki pri pretvarjanju poslovnih potreb v razširljive rešitve ML in AI.
- Načrtujte rešitve, ki jih poganja LLM, in vodite razvoj agentskih okvirov na infrastrukturi AWS.
Zahteve
- 4–7 let poklicnih izkušenj.
- Dokazana sposobnost načrtovanja, razvoja in uvajanja obsežnih rešitev ML, vključno s tradicionalnim strojnim učenjem in pogovorno umetno inteligenco, ki temelji na LLM.
- Izkušnje z upravljanjem celotnega življenjskega cikla ML in AI, vključno s pripravo podatkov, inženiringom značilk, razvojem, preverjanjem, uvajanjem in spremljanjem modelov.
- Izkušnje z načrtovanjem produkcijskih agentskih okvirov, delovnih tokov s klicanjem orodij in usklajevanjem več agentov.
- Strokovno znanje MLOps, ki vključuje uvajanje, spremljanje in optimizacijo sistemov ML in LLM.
- Dobro poznavanje regresije, odločitvenih dreves, SVM, ansambelskih metod, gručenja, predobdelave podatkov, izbire značilk in statističnega modeliranja.
- Napredno razumevanje načrtovanja pozivov, optimizacije konteksta, vzorcev agentnega sklepanja, RAG, vektorskih podatkovnih zbirk in semantičnega iskanja.
- Odlično znanje Pythona s knjižnicami scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain in CrewAI.
- Izkušnje z izdelavo robustnih REST API-jev za modele ML in aplikacije pogovorne umetne inteligence.
- Izkušnje s storitvami AWS, kot sta SageMaker in Bedrock.
- Izkušnje z razvojem razširljivih okvirov za analitiko pogovorov in opazljivost AI.
- Odlične sposobnosti reševanja problemov, komuniciranja in upravljanja deležnikov.
- Izkušnje s protokolom Model Context Protocol (MCP) ali primerljivimi standardi za komunikacijo agentov so prednost.
- Izkušnje z avtomatizacijo podpore strankam ali tehnologijami kontaktnih centrov so prednost.
- Certifikati s področja oblačne umetne inteligence, kot so AWS ML Specialty, Azure AI Engineer ali Google Cloud ML Engineer, so prednost.
Ugodnosti
- Delovno okolje, osredotočeno na preglednost, raznolikost, integriteto, učenje in razvoj kariere.
- Okolje, ki podpira inovacije skupaj s poklicno in osebno rastjo.