Lifelancer ni jukwaa la kuajiri vipaji linalotumia AI na kulenga sekta za sayansi ya maisha, dawa na TEHAMA. Huwasaidia wataalamu wenye ujuzi kuwasilisha uzoefu wao, kugundua ajira za kimataifa na fursa za miradi, na kuwasiliana na waajiri wanaotafuta vipaji maalum. Kwa timu za waajiri, Lifelancer huunganisha utafutaji wa watahiniwa unaosaidiwa na AI na usaidizi wa kuajiri na kushughulikia mishahara katika nchi mbalimbali, ikijumuisha masuala ya uzingatiaji wa kanuni.
Mhandisi Mkuu wa Kujifunza kwa Mashine, AI Zalishi (Kazi ya Mbali, Marekani)
Ongoza uthibitishaji wa dhana za LLM, AI ya mawakala na kujifunza kwa mashine kwa biashara ya dawa za teknolojia ya kibayolojia ya Amgen. Geuza suluhisho zilizothibitishwa kuwa programu zilizo tayari kutumika katika shirika.
Maelezo
- Shirikiana na viongozi wa biashara kuelewa mtiririko wa kazi, changamoto na malengo.
- Tambua fursa za AI na ueleze mafanikio ya suluhisho yanapaswa kufanikisha nini.
- Ongoza timu za taaluma mbalimbali kubadilisha fursa zisizoeleweka vizuri kuwa mipango mahususi ya AI.
- Weka vipaumbele, mwelekeo wa kiufundi, vipimo vya mafanikio na mipango ya matumizi ya uthibitishaji wa dhana.
- Buni na uunde uthibitishaji wa dhana za AI kwa kutumia LLM, mtiririko wa kazi wa mawakala, uzalishaji ulioboreshwa kwa urejeshaji, mifumo ya data, API, huduma za wingu na majukwaa ya shirika.
- Simamia moja kwa moja kazi za kiufundi zenye athari kubwa.
- Jaribu uwezekano wa kutekelezeka na thamani ya biashara kupitia majaribio ya vitendo.
- Panga utayari wa data, muunganisho, uzoefu wa mtumiaji, usalama, uzingatiaji, utendaji, gharama na uendeshaji.
- Buni usanifu unaoweza kupanuliwa na utengeneze vipengele vinavyoweza kutumika tena, nyaraka, kumbukumbu za maamuzi na nyenzo za kukabidhi kazi.
- Elekeza timu za bidhaa na majukwaa zinapogeuza uthibitishaji wa dhana uliofanikiwa kuwa suluhisho za shirika.
- Weka viwango vya uhandisi kupitia uongozi wa kiufundi na ushauri elekezi.
- Elekeza maamuzi ya usanifu, boresha mbinu za uwasilishaji na uzisaidie timu kukabiliana na hali zisizo na uhakika.
Mahitaji
- Shahada ya uzamivu pamoja na miaka 2 ya uzoefu kama Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine; shahada ya uzamili pamoja na miaka 6; shahada ya kwanza pamoja na miaka 8; shahada ya mshirika pamoja na miaka 10; au diploma ya shule ya upili au GED pamoja na miaka 12.
- Uzoefu mkubwa katika kujifunza kwa mashine na uhandisi wa programu, ikijumuisha umiliki mkuu wa kiufundi wa programu zilizofikishwa hatua ya juu kuliko mfano wa awali au mradi wa majaribio.
- Ujuzi wa hali ya juu wa uundaji wa full-stack.
- Uwezo wa kutumia Python kwa ustadi.
- Uzoefu wa kuunda API, programu za upande wa nyuma, violesura vya mtumiaji na miunganisho ya data.
- Uzoefu wa mbinu za kisasa za usanifu wa programu.
- Uzoefu wa moja kwa moja na majukwaa ya wingu kama AWS.
- Uzoefu wa DevOps kwa kutumia Terraform au miundombinu linganifu kama msimbo, kontena, CI/CD, uwekaji wa kiotomatiki na uangalizi wa mifumo.
- Maarifa thabiti ya vitendo kuhusu AI zalishi na usanifu wa programu za kujifunza kwa mashine.
- Uzoefu wa kuchagua, kutathmini na kuendesha modeli, na kupima huduma zinazosimamiwa, zana huria na utekelezaji maalum.
- Uzoefu wa usanifu wa shirika na mifumo ya muunganisho.
- Maarifa kuhusu udhibiti wa ufikiaji, ushughulikiaji wa data nyeti, kutegemewa, utendaji na urahisi wa matengenezo.
- Uzoefu wa kuunda mbinu za tathmini za kiasi na za ubora kwa programu za AI.
- Mbinu thabiti za uhandisi wa programu, zikiwemo majaribio ya kiotomatiki, udhibiti wa matoleo, usanifu wa moduli, ukaguzi wa msimbo, nyaraka na zana za uundaji wa AI.
- Uongozi wa kiufundi unaoonekana kupitia maamuzi ya usanifu, ushauri elekezi na ushirikiano na timu za biashara, bidhaa, uhandisi, usalama na majukwaa.
- Angalau miaka 2 ya kuongoza timu, miradi au programu, au kuelekeza ugawaji wa rasilimali.
- Mawasiliano yaliyo wazi kwa maandishi na kwa maneno.
- Uzoefu wa kueleza chaguo za kiufundi na mambo ya kuzingatia kwa hadhira ya kiufundi na ya biashara.
Manufaa
- Manufaa kamili kwa wafanyakazi, yakiwemo mpango wa kustaafu na kuweka akiba wenye michango mikubwa ya kampuni.
- Bima ya pamoja ya matibabu, meno na macho.
- Bima ya maisha na ulemavu.
- Akaunti za matumizi zinazoweza kubadilishwa.
- Mpango wa bonasi ya kila mwaka unaotolewa kwa hiari ya kampuni.
- Motisha za muda mrefu zinazotegemea hisa.
- Mipango ya likizo iliyoshinda tuzo.
- Mipangilio ya kazi inayoweza kubadilika inapowezekana.
- Fursa za kukuza taaluma.
- Usaidizi wa kuweka uwiano kati ya kazi na maisha.
- Mipango ya kifedha yenye fursa za kuweka akiba kwa ajili ya kustaafu na malengo mengine.