LogoFresh Jobs Ahead
Parser
Parser
201 – 500 Wafanyakazi
Mfadhili wa visa ya mfanyakazi mwenye ujuziAkili bandiaMasokoUshauri
Parser ni kampuni ya suluhisho za teknolojia na ushauri iliyoanzishwa mwaka 2018, inayosaidia mashirika kutumia akili bandia, data na uhandisi wa programu kushughulikia mahitaji changamano ya biashara. Kazi yake inahusisha uundaji wa programu maalum, matumizi ya AI na data, usanifu wa bidhaa na ushauri wa mabadiliko ya kidijitali. Parser hushirikiana na viongozi wa teknolojia kuunda suluhisho zinazoweza kubadilishwa kulingana na malengo yao, ikichanganya utaalamu wa uhandisi na msisitizo wa ubunifu wa vitendo pamoja na ushirikiano wa kudumu na wateja.
LinkedIn
Kazi za Kampuni

Mhandisi Mwandamizi wa AI, Uhispania (Kazi ya Mbali)

Jenga huduma za Python, API na vipengele vya AI vya uzalishaji kwa tathmini ya utafutaji na zana za umuhimu zinazoendeshwa na LLM. Jukumu hili linaunga mkono mteja wa Parser wa rejareja anayefanya kazi katika nchi nyingi.

ESUhispaniaMbaliMuda woteMwandamiziLugha Inayohitajika: KiingerezaMhandisi wa AIMhandisi wa ujifunzaji wa mashine
AzureElasticsearchKafkaPythonSQLWingu

Maelezo

  • Tengeneza zana za AI zinazosaidia timu za Search kutambua matatizo, kujaribu mabadiliko na kupima umuhimu kwa haraka zaidi.
  • Unda vipengele vya AI vinavyobadilisha tabia ya utafutaji, uchunguzi na data ya ubora kuwa maarifa yaliyopewa kipaumbele.
  • Jenga huduma za nyuma na API za kukusanya na kuchanganya tathmini za umuhimu kutoka kwa watu.
  • Badilisha zana iliyopo ya tathmini ya nje ya mtandao kuwa mazingira ya mahitaji ambayo wasanidi wanaweza kuendesha katika CI/CD.
  • Sanidi ukaguzi wa kiotomatiki wa usahihi na utegemezi wa vipengele vya AI, ikiwemo tathmini za umuhimu zinazotumia LLM.
  • Shirikiana na timu za bidhaa, usanifu, sayansi ya data na Search ili kupeleka mifano ya awali kwenye uzalishaji.
  • Unganisha zana na mifumo na API zilizopo za mteja.
  • Fuatilia ubora, muda wa kusubiri na gharama, na urekodi maamuzi muhimu pamoja na mambo yaliyopimwa.
  • Shiriki maendeleo mapema kupitia nyaraka, maonyesho na maombi ya mabadiliko ya programu yanayofanywa hatua kwa hatua.
  • Tekeleza kazi kulingana na usanifu na desturi za uhandisi zilizokubaliwa.
  • Eleza maamuzi, hatari na mambo yaliyopimwa kwa uwazi.
  • Kagua ubora wa matokeo yaliyotengenezwa na AI pamoja na wenzako wa Search na sayansi ya data.
  • Jaribu mawazo kwa kutumia data halisi, kisha boresha suluhu kwa kutegemea ushahidi.
  • Songa kutoka uchunguzi hadi utoaji huku ukifanya suluhu za awali ziwe rahisi ipasavyo.
  • Jenga zana ambazo watumiaji wanaweza kuziamini, kuzielewa na kuzitumia.
  • Chagua kanuni zinazotoa matokeo yanayobainika, ujifunzaji wa mashine wa kawaida au ukaguzi wa binadamu pale zinapofaa zaidi kwa kazi kuliko LLM.

Mahitaji

  • Angalau miaka mitano ya uzoefu wa kitaaluma katika uhandisi wa programu, uhandisi wa data, ujifunzaji wa mashine au AI inayotumika.
  • Uzoefu wa vitendo wa kujenga programu za LLM za uzalishaji, ikiwemo usanifu wa prompt, matokeo yaliyopangwa na ujumuishaji wa API.
  • Maarifa ya embeddings, urejeshaji wa kisemantiki na mseto, na jinsi vinavyolinganishwa na utafutaji wa kileksika.
  • Uwezo wa kutathmini modeli na mbinu kwa kuzingatia ubora, muda wa kusubiri, usalama na gharama.
  • Uzoefu wa kuunda tathmini za nje ya mtandao na vipimo linganishi vya data iliyo na lebo, ikiwemo kusawazisha majaji wa LLM kwa kulinganisha na lebo za binadamu.
  • Uelewa wa vipimo vya upangaji kama nDCG, Precision at K na MRR, pamoja na kiwango cha makubaliano kati ya watathmini.
  • Ufahamu wa hatari za hallucination, upendeleo, mabadiliko ya modeli na faragha, pamoja na uzoefu wa kubuni michakato ya ukaguzi wa binadamu.
  • Ujuzi thabiti wa SQL na uzoefu wa kufanya kazi na seti kubwa za data za uchanganuzi.
  • Uzoefu na usanifu wa medallion na kuunganisha mifumo ya AI na njia za data na API.
  • Ujuzi thabiti wa Python, ikiwemo uzoefu wa kutengeneza huduma za nyuma na API zinazoweza kudumishwa.
  • Mbinu nzuri za majaribio kwa vipengele vya programu, data na AI.
  • Uzoefu wa CI/CD, kontena na miundombinu ya wingu; Microsoft Azure inapendelewa.
  • Rekodi ya kuwasilisha mifumo inayotumia AI zaidi ya uthibitisho wa dhana wa kujitegemea.
  • Uwezo wa kutoa suluhu za hatua kwa hatua zinazomlenga mtumiaji na zenye hatua zinazofaa za utegemezi na usalama.
  • Mawasiliano mazuri ya maandishi na mazungumzo, ikiwemo kueleza maamuzi ya kiufundi na matokeo ya tathmini kwa wadau wasio wa kiufundi.
  • Mtazamo wa ushirikiano katika kuwasilisha bidhaa katika taaluma mbalimbali.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa utafutaji wa rejareja au biashara ya mtandaoni, ikiwemo taksonomia ya bidhaa na maswali ya mkia mrefu.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa vitendo wa Elasticsearch au jukwaa jingine la utafutaji la uzalishaji, au hifadhidata ya vekta.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa kuunda zana za tathmini za nje ya mtandao au majaribio ya A/B kwa utafutaji au mapendekezo.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa kutengeneza zana za uwekaji lebo au ukadiriaji wa binadamu.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa utiririshaji wa matukio kama Kafka, au data ya clickstream na uchanganuzi wa wavuti.

Manufaa

  • Kifurushi cha malipo chenye ushindani mkubwa.
  • Bima ya matibabu.
  • Kazi ya mbali yenye unyumbufu.
  • Fursa ya kujiunga na shirika linalopata ukuaji wa tarakimu tatu.
  • Fursa ya kujiunga na jumuiya ya wataalamu wa teknolojia yenye tamaduni mbalimbali.

Kazi Zinazohusiana

Gramian Consulting

Mhandisi wa Programu kwa Utoaji Leseni wa Msimbo wa AI

Gramian Consulting
MasokoUsafirishajiUshauri
ATAustriaDEUjerumaniESUhispaniaFRUfaransaNLUholanziPTUreno
$ 100 / mwaka
MbaliMuda woteKiwango cha katiMwandamiziLugha Inayohitajika: KiingerezaMhandisi wa AIMhandisi wa ujifunzaji wa mashine

Wasilisha hazina ya programu iliyopo ili kutathmini thamani yake na uwezekano wa kupewa leseni. Malipo hutegemea idadi ya tokeni za msimbo chanzo na historia ya Git, pamoja na masharti ya leseni yaliyokubaliwa.

Fungua