The Hartford
The Hartford
The Hartford ni kampuni ya bima na huduma za kifedha inayowahudumia watu binafsi, familia na biashara ndogo hadi za ukubwa wa kati. Ilianzishwa mwaka 1810, na hutoa bima ya magari, nyumba na biashara pamoja na mafao ya wafanyakazi na suluhisho nyingine za bima. Kampuni hiyo pia inajulikana kwa mipango yake ya bima ya magari na nyumba iliyoidhinishwa na AARP, inayowapa wanachama wanaoshiriki fursa ya kupata mafao na punguzo maalum.

Mchambuzi Mwandamizi wa Hatari ya Miundo na Uthibitishaji wa AI Zalishi

Anathibitisha miundo ya AI zalishi na ya mawakala inayosaidia shughuli za bima za The Hartford. Anajenga mifumo ya majaribio, hutathmini hatari ya miundo, na kuwasilisha matokeo ya uthibitishaji.

Maelezo

  • Kuthibitisha matumizi ya AI zalishi na AI ya mawakala katika kazi na mistari mbalimbali ya biashara
  • Kuhakikisha kuwa hesabu, algoriti, na mbinu za modeli ni sahihi na zinafaa kwa madhumuni yaliyokusudiwa
  • Kutengeneza suluhisho shindani na mbinu za majaribio kwa ufupishaji, kujibu maswali, utafutaji, usanisi wa data, LLM kama mwamuzi, na programu zinazohusiana
  • Kutathmini mbinu za kiasi na za ubora za kupima usahihi, uimara, na utegemezi wa modeli
  • Kupitia ingizo za data, dhana, uhandisi wa maelekezo, na mbinu za uhandisi wa muktadha
  • Kuunda na kuendesha majaribio ya mifumo ya AI isiyotabirika kwa kutumia uchanganuzi wa utofauti, vipindi vya kujiamini, na mbinu za tathmini ya kitakwimu
  • Kupinga ingizo, hesabu, matokeo, uthabiti wa kimawazo, ufuatiliaji, vidhibiti, na nyaraka za modeli
  • Kuweka kumbukumbu za matokeo na mapendekezo, kuchanganua athari zake, na kuandaa ripoti za uthibitishaji wa modeli
  • Kushughulikia majukumu ya utawala yanayohusu ufuatiliaji wa matokeo, majaribio ya marekebisho, na shughuli za uthibitishaji
  • Kuendeleza mfumo wa uthibitishaji wa AI zalishi kupitia vipimo na zana za uthibitishaji zilizosanifishwa
  • Kushirikiana na timu za Sayansi ya Data ili kuoanisha mbinu za hatari ya modeli na uwezo unaoendelea wa uundaji wa modeli na kusaidia usimamizi wa hatari wa mapema
  • Kufuatilia maendeleo katika AI/ML, AI zalishi, mifumo ya mawakala, matarajio ya udhibiti, na mipango ya idara
  • Kusaidia kutathmini na kujaribu zana ikiwemo Vertex AI/Google ADK, LangChain/LangGraph, mifumo ya RAG, Hugging Face, na API za OpenAI
  • Kutathmini suluhisho kulingana na viwango vya Utawala wa AI, sera za Usimamizi wa Hatari ya Modeli, na matarajio ya udhibiti yanayoibuka

Mahitaji

  • Shahada ya juu, kama vile M.S. au Ph.D., katika Akili Bandia, Kujifunza kwa Mashine, Sayansi ya Kompyuta, Uhandisi, Takwimu, Hisabati Tumizi, Sayansi ya Uhalisia, Sayansi ya Kompyuta, Uchumi wa Kiasi, au fani inayohusiana
  • Angalau miaka 3 ya uzoefu wa viwandani katika kujifunza kwa mashine au sayansi ya data, ikiwemo angalau mwaka 1 unaolenga AI zalishi au AI ya mawakala
  • Uzoefu wa bidhaa za bima za P&C, Group, Life, au bidhaa zinazohusiana ni faida
  • Ujuzi thabiti wa programu na teknolojia kwa kutumia Python, SQL, na Git
  • Ujuzi mzuri wa dhana za AI zalishi, ikiwemo uhandisi wa maelekezo na muktadha, uzalishaji unaosaidiwa na urejeshaji, mambo ya ndani ya LLM, tathmini ya LLM, na mifumo ya mawakala wengi
  • Uzoefu wa kutumia majukwaa ya kisasa ya wingu na AI kama vile GCP/Vertex AI, Google uAgent Development Kit (ADK), AWS/SageMaker, LangChain/LangGraph, Hugging Face, na API za OpenAI
  • Uwezo wa kufanya kazi kwa kujitegemea, kuchukua umiliki kwa bidii, kutimiza makataa, na kuzoea vipaumbele vinavyobadilika
  • Uwezo thabiti wa uchanganuzi, kufikiri kwa kina, na uchunguzi
  • Kujitolea kwa kujifunza na maendeleo endelevu kadiri mbinu za uundaji wa modeli na teknolojia za AI zinavyobadilika
  • Mtazamo wa ubunifu unaolenga suluhisho, wenye fikra bunifu na utayari wa kupinga mbinu zilizozoeleka
  • Ujuzi bora wa mawasiliano na ushirikiano, ikiwemo uwezo wa kueleza dhana tata za kiufundi kwa wadau wasio wa kiufundi

Manufaa

  • Fursa za bonasi za muda mfupi au za kila mwaka
  • Motisha za muda mrefu
  • Kutambuliwa papo hapo
  • Marupurupu na faida; maelezo hayakubainishwa