Quantiphi ni kampuni ya uhandisi wa kidijitali inayotanguliza AI na kusaidia mashirika kutumia akili bandia, data na teknolojia za wingu kukabiliana na changamoto changamano za biashara. Ilianzishwa mwaka 2013, kampuni hii inaunganisha utaalamu wa ushauri na uhandisi ili kujenga programu za AI zinazoweza kupanuliwa, kuendeleza uwezo wa uchanganuzi wa data, kuboresha miundombinu ya wingu na kutoa utekelezaji maalum. Kazi yake inasaidia mashirika katika sekta kama afya, fedha, elimu, rejareja na usafirishaji, ikiwa na ushirikiano wa kiteknolojia unaojumuisha AWS, Google Cloud na NVIDIA. Timu za Quantiphi hulenga kubadilisha teknolojia za hali ya juu kuwa suluhisho za vitendo kwa ajili ya mabadiliko ya biashara.
Mhandisi Mwandamizi wa Kujifunza kwa Mashine katika Quantiphi - Ofisini Mumbai
Ongoza usanifu na uwasilishaji wa mifumo inayoweza kupanuka ya kujifunza kwa mashine, LLM, na AI ya mazungumzo katika Quantiphi. Jenga mifumo ya mawakala, uwezo wa MLOps, na suluhisho zilizounganishwa na AWS.
Maelezo
- Buni, tengeneza, na tekeleza suluhisho zinazoweza kupanuka za kujifunza kwa mashine zinazojumuisha ML ya jadi, LLM, na AI ya mazungumzo.
- Simamia mzunguko mzima wa maisha wa ML na AI, kuanzia utayarishaji wa data na uhandisi wa vipengele hadi uundaji, uthibitishaji, utekelezaji, na ufuatiliaji wa miundo.
- Unda mifumo ya mawakala iliyo tayari kwa uzalishaji yenye uiteaji wa zana na mtiririko wa kazi wa mawakala wengi ulioratibiwa.
- Tumia mbinu za MLOps katika mifumo ya kujifunza kwa mashine na mifumo inayotumia LLM.
- Tengeneza REST API za kuaminika zinazounganisha suluhisho za ML na AI ya mazungumzo na programu za biashara pamoja na huduma za nje.
- Jenga uwezo unaoweza kupanuka wa uchanganuzi wa mazungumzo na uonekano wa mifumo ya AI.
- Shirikiana na wanasayansi wa data, wahandisi wa data, wasimamizi wa bidhaa, na washikadau kubadilisha mahitaji ya biashara kuwa suluhisho zinazoweza kupanuka za ML na AI.
- Buni suluhisho zinazoendeshwa na LLM na uongoze uundaji wa mifumo ya mawakala kwenye miundombinu ya AWS.
Mahitaji
- Miaka 4–7 ya uzoefu wa kitaaluma.
- Uwezo uliothibitishwa wa kubuni usanifu, kutengeneza, na kutekeleza suluhisho kubwa za ML, ikijumuisha kujifunza kwa mashine kwa jadi na AI ya mazungumzo inayotumia LLM.
- Uzoefu wa kusimamia mzunguko mzima wa maisha wa ML na AI, ikijumuisha utayarishaji wa data, uhandisi wa vipengele, uundaji wa miundo, uthibitishaji, utekelezaji, na ufuatiliaji.
- Uzoefu wa kubuni mifumo ya mawakala ya kiwango cha uzalishaji, mitiririko ya kazi ya uiteaji wa zana, na uratibu wa mawakala wengi.
- Utaalamu wa MLOps unaojumuisha utekelezaji, ufuatiliaji, na uboreshaji wa mifumo ya ML na LLM.
- Ujuzi thabiti wa urejeshi, miti ya maamuzi, SVM, mbinu za ensemble, upangaji wa makundi, uchakataji wa awali wa data, uteuzi wa vipengele, na uundaji wa takwimu.
- Uelewa wa hali ya juu wa uhandisi wa prompt, uboreshaji wa muktadha, mifumo ya hoja ya mawakala, RAG, hifadhidata za vekta, na utafutaji wa kisemantiki.
- Ujuzi thabiti wa Python pamoja na scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain, na CrewAI.
- Uzoefu wa kutengeneza REST API thabiti za miundo ya ML na programu za AI ya mazungumzo.
- Uzoefu wa huduma za AWS kama vile SageMaker na Bedrock.
- Uzoefu wa kutengeneza mifumo inayoweza kupanuka ya uchanganuzi wa mazungumzo na uonekano wa AI.
- Uwezo bora wa kutatua matatizo, kuwasiliana, na kusimamia washikadau.
- Uzoefu wa Model Context Protocol (MCP) au viwango vinavyolingana vya mawasiliano ya mawakala unapendelewa.
- Uzoefu wa uwekaji kiotomatiki wa usaidizi kwa wateja au teknolojia za vituo vya mawasiliano unapendelewa.
- Vyeti vya cloud AI kama AWS ML Specialty, Azure AI Engineer, au Google Cloud ML Engineer vinapendelewa.
Manufaa
- Mahali pa kazi panapozingatia uwazi, utofauti, uadilifu, kujifunza, na maendeleo ya kazi.
- Mazingira yanayosaidia ubunifu pamoja na ukuaji wa kitaaluma na kibinafsi.