ISACA
ISACA
201 – 500 Wafanyakazi
B2BElimuUsalama wa mtandao
ISACA ni chama cha kitaaluma cha kimataifa kinachohudumia watu binafsi na mashirika yanayofanya kazi katika usalama wa mtandao, utawala wa teknolojia na usimamizi wa hatari. Hutoa elimu, mafunzo, vyeti na nyenzo za maendeleo ya kitaaluma ili kuwasaidia wataalamu kujenga na kudumisha utaalamu katika nyanja hizi. ISACA pia hutetea taaluma ya teknolojia na kuunga mkono mbinu za mashirika za kufikia ubora wa biashara. Kazi katika ISACA zinahusiana na kuendeleza dhamira hii kupitia elimu na huduma za kitaaluma.

Kiongozi wa AI/ML katika ISACA — Marekani, Mseto

Ataongoza uundaji wa vitendo wa mifumo ya RAG, grafu ya maarifa na LLM ya ISACA inayotumika kwenye uzalishaji. Atajenga timu ya ndani ya uhandisi wa AI na kuhamisha utekelezaji kutoka kwa wachuuzi wa nje.

Maelezo

  • Kuhandisi, kuunganisha na kupeleka suluhisho za AI za ISACA kwenye uzalishaji.
  • Kuunda ontolojia za grafu ya maarifa, mifumo ya embedding na urejeshaji, mantiki ya mapendekezo, na vipengele vya programu za LLM na agentic.
  • Kuunda API na mikataba ya huduma inayounganisha uwezo wa AI na bidhaa za kidijitali na mifumo ya biashara.
  • Kutathmini usanifu, msimbo, pull request na kazi zilizowasilishwa na wachuuzi kulingana na mahitaji ya kiufundi na viwango vya uhandisi.
  • Kuweka vigezo vya kukubali na kusaidia kuthibitisha utayari wa uzalishaji.
  • Kuhamisha maarifa ya wachuuzi kwa timu za ndani na kupunguza utegemezi kwa watoa huduma wa nje.
  • Kuendesha mbinu za MLOps na LLMOps zinazojumuisha CI/CD, udhibiti wa matoleo, tathmini, ufuatiliaji, ugunduzi wa mabadiliko ya utendaji na ufuatiliaji wa gharama za tokeni.
  • Kuweka viwango vya mapitio ya msimbo, nyaraka, mwongozo wa uendeshaji na vipengele vinavyoweza kutumiwa tena.
  • Kutumia vidhibiti vya usalama, AI inayowajibika na uwezo wa kukaguliwa.
  • Kuunda mifumo ya kupokea na kubadilisha data ya CRM, mifumo ya maudhui na mafunzo, wafanyakazi na data ya mitindo ya soko.
  • Kufafanua mikataba ya data na kutekeleza ukaguzi wa ubora na ufuatiliaji kwa kushirikiana na wamiliki wa mifumo chanzo.
  • Kushirikiana na timu za data, uhandisi na bidhaa ili kushughulikia mapengo ya usanifu wa data.
  • Kujiunga kama mhandisi wa kwanza wa utekelezaji wa AI, kupendekeza vipaumbele vya kuajiri, kusaidia kuajiri na kuwaelekeza kazini washiriki wapya wa timu, na kuwashauri wahandisi na wakandarasi.
  • Kueleza maamuzi ya AI, hatari za kiufundi na mabadilishano kwa wadau wa bidhaa, uhandisi na IT.
  • Kuratibu kazi na timu za bidhaa, usanifu, usalama na data.
  • Kujaribu zana, mifumo na usanifu mpya wa AI kupitia majaribio na uthibitisho wa dhana.

Mahitaji

  • Shahada ya kwanza katika sayansi ya kompyuta, sayansi ya data, takwimu, uhandisi au fani inayohusiana, au uzoefu wa kitaaluma unaolingana.
  • Angalau miaka 8 ya uzoefu wa kitaaluma katika uundaji wa programu, data au programu tumizi.
  • Angalau miaka 2 ya uzoefu wa vitendo katika kuunda, kutekeleza au kuunganisha suluhisho za AI, AI zalishi, LLM au AI ya agentic zinazotumika kwenye uzalishaji.
  • Uzoefu wa kuwasilisha suluhisho za LLM au AI katika mazingira ya wingu; Azure inapendelewa sana, au uzoefu sawa wa wingu.
  • Uwezo mzuri wa kutumia Python na mifumo na SDK za programu za LLM.
  • Uelewa wa vitendo wa tathmini ya LLM, ufuatiliaji wa utendaji wa mfumo wa RAG na udhibiti wa matoleo ya prompt.
  • Uzoefu wa vitendo na mifumo ya RAG, uhandisi wa prompt, urejeshaji wa kisemantiki unaotegemea embedding, hifadhidata za vekta na uratibu wa LLM.
  • Uzoefu wa vitendo katika usanifu wa grafu ya maarifa na usanifu wa ontolojia; uzoefu wa Graphwise ni faida kubwa.
  • Ujuzi wa msingi wa MLOps na LLMOps, ikiwemo CI/CD, upelekaji wa programu ndani ya kontena, udhibiti wa matoleo ya modeli na prompt, ufuatiliaji, gharama za tokeni na ugunduzi wa mabadiliko ya utendaji.
  • Uwezo wa kusimamia kazi za wachuuzi wa AI kupitia mapitio ya usanifu, vigezo vya kukubali na uthibitishaji wa kazi zilizowasilishwa.
  • Ujuzi thabiti wa mawasiliano na wadau.
  • Uzoefu wa kufanya kazi katika uwasilishaji wa agile pamoja na timu za bidhaa, uhandisi, data na usalama zinazofanya kazi mbalimbali.
  • Shahada ya uzamili katika sayansi ya kompyuta, ujifunzaji wa mashine, sayansi ya data au akili bandia inapendelewa.
  • Angalau miaka 10 ya uzoefu wa kitaaluma katika uhandisi wa programu au data, ikiwemo miaka 3 au zaidi ya uzoefu wa vitendo katika AI, inapendelewa.
  • Ufahamu wa mifumo ya mawakala wengi, Azure Data Factory au Apache Airflow, na mifumo ya biashara kama Salesforce na Sitecore ni faida.
  • Vyeti vya AI, Azure, AWS au Google Cloud vilivyotajwa kwenye tangazo la kazi vinapendelewa.
  • Kujitolea kwa dhamira, madhumuni na maadili ya ISACA, pamoja na unyeti wa kitamaduni unaofaa kwa shirika la kimataifa la wanachama wa kitaaluma.

Manufaa

  • Huenda ikahitajika kuhudhuria eneo la kazi mara kwa mara kulingana na mahitaji ya biashara.
  • Huenda safari za hapa na pale zikahitajika kwa hafla zinazofadhiliwa na kampuni, mikutano, mikusanyiko ya wafanyakazi wote, mafunzo au shughuli nyingine zinazotakiwa.
  • Mwajiri amejitolea kutoa fursa sawa za ajira na mazingira ya kazi jumuishi.

Kazi Zinazohusiana

Red Hat

Mshauri wa OpenShift AI (Kibali cha TS/SCI, Mseto)

Red Hat

Saidia wateja wa makampuni kusambaza mifumo ya AI ya uzalishaji kwa kutumia Red Hat OpenShift AI. Tengeneza huduma za modeli, otomatiki na usanifu unaoweza kutumiwa tena huku ukisafiri kwenda maeneo ya wateja.

Fungua
MSD

Mkurugenzi Mshiriki, Uwezeshaji wa AI ya Kwingineko

MSD

Ongoza matumizi ya AI, ujifunzaji wa mashine na uchanganuzi wa kibiashara ili kusaidia maamuzi ya chapa za dawa na uzinduzi wa bidhaa katika MSD. Elekeza uundaji wa maarifa, ulengaji na matumizi kwa kushirikiana na timu za masoko na uwandani.

Fungua
Equinix

Mkurugenzi Mwandamizi wa AI

Equinix

Ongoza uundaji wa mifumo ya uzalishaji ya AI zalishi na ujifunzaji wa mashine kwa biashara ya miundombinu ya kidijitali ya Equinix. Tumia AI katika mauzo na mafanikio ya wateja, ukilenga kukuza bomba la mauzo, kuimarisha udumishaji na kuharakisha mikataba.

Fungua