Oyster ni kampuni ya teknolojia ya rasilimali watu inayosaidia biashara kuajiri na kusimamia wafanyakazi na wakandarasi wa kimataifa. Jukwaa lake la ajira duniani linaunganisha malipo ya mishahara, uzingatiaji wa kanuni, marupurupu ya wafanyakazi na usaidizi wa uhamaji wa vipaji, na hivyo kusaidia mashirika kukabiliana na mahitaji ya ajira ya ndani yanapopanuka kuvuka mipaka. Oyster inachanganya mtiririko wa kazi wa kiotomatiki na utaalamu wa ndani ili kurahisisha uanzishaji wa wafanyakazi wapya na usimamizi endelevu wa wafanyakazi katika zaidi ya nchi 180.
Mhandisi Mwandamizi wa Data wa Jukwaa la AI — Kazi ya Mbali nchini Uingereza
Jenga mifumo salama ya data na miundombinu ya jukwaa la AI inayoweza kutumika tena kwa jukwaa la kimataifa la ajira la Oyster. Saidia LLM, RAG, utafutaji wa vekta, na uwezo wa AI wa uzalishaji.
Maelezo
- Unda mifumo ya data na uwezo wa jukwaa unaowezesha programu za AI, mifumo ya maarifa, na mtiririko wa kazi wa AI
- Tengeneza na uendeshe mifumo ya kuingiza, kubadilisha, kugawanya, kuweka embeddings, kurejesha, kutafuta vekta, kushughulikia metadata, na kudhibiti maarifa
- Toa ufikiaji salama na unaoweza kutumika tena wa data na mifumo ya biashara kupitia API, MCP, kuita zana, na mifumo inayohusiana
- Unda huduma, maktaba, mifumo ya ujenzi, na zana za wasanidi programu zinazoweza kutumika tena ili kupeleka uwezo wa AI kwenye uzalishaji
- Tumia mbinu bora za uundaji wa data, ubora, asili ya data, ufikiaji, kutegemeka, na usimamizi katika data na mifumo ya AI
- Bainisha mbinu za uwekaji wa AI, uangalizi, tathmini, na usimamizi wa mzunguko wa maisha
- Fanya kazi na Engineering, Product, IT, na wadau wengine kubadilisha dhana za AI kuwa mifumo ya uzalishaji inayoweza kukuzwa
- Hakikisha uwezo wa jukwaa la AI unakidhi viwango vya usalama, faragha, udhibiti wa ufikiaji, na usimamizi wa data
- Tathmini teknolojia mpya za AI na data kulingana na thamani inayoweza kuleta kwa Oyster
Mahitaji
- Angalau miaka mitano ya uzoefu katika uhandisi wa data, uhandisi wa majukwaa, uhandisi wa backend, uhandisi wa ML, au taaluma inayohusiana
- Uzoefu wa kujenga na kuendesha mifumo ya uzalishaji
- Ujuzi wa hali ya juu wa Python na SQL
- Msingi thabiti wa uhandisi wa data, ikiwemo mifumo ya data, uundaji wa data, ubora, uratibu, na ufikiaji salama wa data
- Uzoefu wa Snowflake, Databricks, au jukwaa la kisasa la data linalolingana
- Uzoefu wa kutumia dbt, Airflow, au zana zinazofanana
- Uzoefu wa vitendo wa kujenga au kusaidia mifumo ya uzalishaji inayotumia LLM au AI zalishi
- Uzoefu wa vitendo na moja au zaidi kati ya RAG, embeddings, utafutaji wa vekta, kuita zana au kazi, mawakala wa AI, na mifumo ya maarifa ya biashara
- Uzoefu wa kuwasilisha uwezo wa data au jukwaa unaoweza kutumika tena kwa timu nyingi
- Uzoefu wa kuhamisha mifumo kutoka majaribio hadi uzalishaji unaotegemeka, kwa kuzingatia uwezo wa kukua, uangalizi, utendaji, na urahisi wa matengenezo
- Ujuzi wa usalama, uthibitishaji na uidhinishaji, faragha, na usimamizi wa data
- Uwezo wa kushirikiana na Engineering, Product, na IT katika changamoto zisizo na ufafanuzi wa AI na data
- Ufikiaji wa intaneti ya nyumbani unaotegemeka au uwezo wa kuupata
- Ufasaha wa Kiingereza
- Kuwa ndani ya UTC-6 hadi UTC+3
- Kuwa na idhini ya kufanya kazi katika nchi unayoishi
- Faida ya ziada: uzoefu wa AWS Bedrock au jukwaa jingine linalosimamiwa la modeli msingi
- Faida ya ziada: uzoefu wa MCP au mbinu zinazofanana
- Faida ya ziada: uzoefu wa tathmini ya LLM, uangalizi, ufuatiliaji, au ubora wa AI
- Faida ya ziada: uzoefu wa LangChain, LangGraph, hifadhidata za vekta, teknolojia za utafutaji, usalama wa AI, usimamizi, AI inayowajibika, majukwaa ya ndani ya wasanidi programu, SDK, API, miundombinu inayoweza kutumika tena, au mazingira ya majukwaa ya data, AI, na ML
Manufaa
- Siku 40 za likizo ya kila mwaka, zikiwemo sikukuu na likizo, au zaidi inapohitajika na sheria za eneo
- Ufikiaji wa huduma ya ustawi wa akili ya Plumm
- Posho ya kila mwezi ya ustawi kupitia pochi ya ThanksBen
- Angalau miezi mitatu ya likizo ya uzazi yenye malipo kwa kila mzazi mpya
- Ulinzi wa ajira hadi miezi 12 au kipindi kinachohitajika katika eneo husika
- Posho ya kufanya kazi nyumbani kwa laptop na vifaa vya ofisi ya nyumbani
- Kufanya kazi kwa mbali kikamilifu kutoka nyumbani
- Mipangilio ya kazi inayobadilika, isiyohitaji mawasiliano ya wakati mmoja, na ya ushirikiano
- Mazingira ya kazi jumuishi na yaliyosambazwa duniani kote