Betway Global ni chapa ya kamari za michezo mtandaoni na iGaming inayowalenga watumiaji, inayoendeshwa na Super Group (SGHC). Bidhaa zake zinajumuisha kubashiri michezo na uzoefu wa kasino mtandaoni, unaoungwa mkono na shughuli za kikanda kama vile Betway Africa. Chapa hii ina ushirikiano na timu na matukio ya michezo ikiwemo Arsenal, Manchester City, Springboks na SA20. Shughuli za Betway Global pia zinajumuisha mipango ya kamari salama zaidi kupitia mpango wa Super Group wa michezo yenye uwajibikaji, SuperPlan, pamoja na kazi za kijamii na udhamini.
Mhandisi Mwandamizi wa AI
Jenga na uendeshe mifumo ya AI ya uzalishaji kwa kampuni ya michezo ya mtandaoni, ikijumuisha machine learning ya Azure, retrieval-augmented generation na programu za mawakala. Toa suluhisho salama zinazofuatiliwa, na uzisogeze kutoka uthibitisho wa dhana hadi matokeo ya biashara yanayopimika.
Maelezo
- Geuza mahitaji ya biashara kuwa suluhisho za AI na machine learning zenye vipimo wazi vya mafanikio.
- Tengeneza na rekebisha modeli za uainishaji, utabiri, mapendekezo, utambuzi wa hitilafu na matumizi mengine.
- Andaa data kupitia uhandisi wa vipengele, usafishaji na uchanganuzi wa uchunguzi katika vyanzo vilivyopangwa na visivyopangwa.
- Jenga mifumo ya retrieval-augmented generation (RAG) yenye embeddings, utafutaji wa vekta au mseto, upangaji upya na majibu yanayotegemea vyanzo.
- Unganisha na kuratibu modeli kubwa za lugha kwa kutumia Azure OpenAI na Azure AI Foundry.
- Tumia usanifu wa prompt, matokeo yaliyopangwa, miito ya zana, fine-tuning au distillation inapofaa suluhisho.
- Tathmini ubora, kasi na gharama ya programu zalishi huku ukidhibiti matumizi ya tokeni na inference.
- Unda mifumo ya mawakala inayopanga na kukamilisha kazi za hatua nyingi kwa kutumia zana na API, ikiwa na kinga na ukaguzi wa binadamu.
- Jenga mtiririko wa kazi wa mawakala wengi kwa kutumia Semantic Kernel, Azure AI Agent Service, AutoGen au LangGraph.
- Sanifu zana za mawakala, kumbukumbu, ushughulikiaji wa hali na njia za kushughulikia makosa na kupandisha masuala.
- Tengeneza vipengele vya uchakataji lugha kama vile uchimbaji wa huluki, ufupishaji, uchanganuzi wa hisia na utambuzi wa nia.
- Tekeleza ubadilishaji wa sauti kuwa maandishi kwa kazi za kundi na unukuzi wa moja kwa moja.
- Tumia document intelligence na OCR kutoa taarifa kutoka kwa fomu na hati.
- Toa modeli na huduma za AI kupitia API, kontena au sehemu za mwisho zinazosimamiwa zenye CI/CD ya kiotomatiki.
- Sanidi ufuatiliaji wa majaribio, sajili za modeli, udhibiti wa matoleo na mabomba ya mafunzo yanayoweza kurudiwa.
- Fuatilia utendaji wa uzalishaji, mkengeuko, ubora, gharama na kutegemewa.
- Chunguza masuala ya uendeshaji na kusaidia programu za biashara.
- Tumia kanuni za AI inayowajibika, zikiwemo ukaguzi wa haki, usalama wa maudhui, zana za tathmini na kauli wazi za mipaka.
- Timiza wajibu wa faragha, ulinzi wa data na kanuni, ikijumuisha udhibiti wa data binafsi na mahali data inapohifadhiwa.
- Linda mifumo kwa utambulisho unaosimamiwa, usimamizi wa funguo, ulinzi wa mtandao na ufikiaji wa haki za chini kabisa.
- Hakikisha modeli, prompt, vyanzo vya data na maamuzi yanaweza kukaguliwa.
- Shirikiana na uhandisi wa data kuhusu mabomba, ufikiaji wa vipengele na ubora wa data.
- Fanya kazi na wahandisi wa programu kuingiza uwezo wa AI katika bidhaa na majukwaa ya ndani.
- Wasilisha mbinu, maafikiano na matokeo kwa wenzako wa kiufundi na wasio wa kiufundi.
- Andika usanifu, tathmini, suluhisho na miongozo ya uendeshaji.
- Peleka miradi ya AI kutoka uthibitisho wa dhana hadi uzalishaji yenye matokeo ya biashara yanayopimika.
- Timiza malengo yaliyokubaliwa ya usahihi na ucheleweshaji kwa modeli na programu zalishi.
- Hakikisha mifumo iliyowekwa ni ya kutegemewa, rahisi kusaidia, inafuatiliwa na inalingana na mahitaji ya AI inayowajibika.
- Unda vipengele, mabomba na mbinu za pamoja zitakazotumiwa na timu pana zaidi.
Mahitaji
- Uzoefu wa vitendo wa miaka 3–5 katika uhandisi wa AI, machine learning au sayansi ya data, ikijumuisha utekelezaji wa mifumo kwenye uzalishaji.
- Shahada ya Sayansi ya Kompyuta inapendelewa; shahada zinazohusiana za uhandisi, mifumo ya taarifa, sayansi ya data, takwimu au nyanja za kiasi pia huzingatiwa.
- Cheti cha kitaaluma kinachohusika kinapendelewa, kama Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102) au Azure Data Scientist Associate (DP-100).
- Uzoefu wa moja kwa moja wa kutoa suluhisho kwa kutumia huduma za Azure AI na machine learning.
- Uwezo uliothibitishwa wa kutoa suluhisho katika maeneo kadhaa kama machine learning, RAG, programu za LLM, agentic AI, NLP au speech-to-text.
- Ujuzi thabiti wa Python na SQL, ukisisitiza msimbo safi, uliojaribiwa na rahisi kudumisha.
- Uelewa wa tathmini ya modeli na uwezo wa kuthibitisha suluhisho kabla ya kutolewa.
- Uwezo wa kutambua na kutatua matatizo ya data, modeli na muunganisho kwa ufanisi.
- Uwezo wa kufanya kazi kwa kujitegemea na kushirikiana katika vitengo mbalimbali.
- Utayari wa kuendelea kujifunza.
- Uzoefu na Microsoft Azure, Azure Machine Learning, Azure AI Foundry na Azure OpenAI Service.
- Uzoefu na Azure AI Search na Azure AI Services.
- Uzoefu na Azure Functions, Azure Container Apps na AKS.
- Uelewa wa Azure Key Vault, Microsoft Entra ID, utambulisho unaosimamiwa, Azure Monitor na Application Insights.
- Uzoefu na Azure Data Lake Storage, Azure SQL, Cosmos DB, Azure Databricks na Microsoft Fabric.
- Ujuzi thabiti wa SQL na uzoefu wa kushughulikia kiasi kikubwa cha data iliyopangwa na isiyopangwa.
- Uzoefu wa Python ukitumia pandas, scikit-learn, PyTorch au TensorFlow, na Hugging Face Transformers.
- Uzoefu na LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel au mfumo linganifu wa uratibu.
- Uzoefu na MLflow na Prompt flow.
- Uzoefu na Git, Azure DevOps, GitHub Actions, Docker na miundombinu kama msimbo kwa kutumia Bicep au Terraform.
- Uzoefu wa kujenga REST API, mara nyingi kwa kutumia FastAPI au mfumo linganifu.
- Ukaguzi wa mikopo na rekodi ya uhalifu unahitajika.
- Ukaguzi wa uthibitishaji wa sifa unahitajika.
- Upatikanaji wa kufanya kazi kwa mfumo mseto Johannesburg, ukiwa ofisini Jumatatu hadi Alhamisi.
Manufaa
- Ratiba mseto yenye kazi ofisini Jumatatu hadi Alhamisi na kazi ya mbali Ijumaa.
- Fursa za ukuaji wa kitaaluma na maendeleo ya kazi.
- Kuzingatiwa kwa Talent Management and Talent Development Programme.
- Fursa za kujifunza na kutumia teknolojia mpya za AI.
- Huenda ikahitajika kubadilika kwa kiasi ili kusaidia matoleo ya uzalishaji au kutatua matukio.