Safe Fleet
Safe Fleet
Safe Fleet hutengeneza teknolojia mahiri za usalama na vifaa vya magari ya kibiashara na huduma za umma. Bidhaa zake zinajumuisha mifumo ya video na kamera pamoja na teknolojia ya kuzuia migongano, iliyounganishwa katika chapa mbalimbali kwa waendeshaji wa magari katika sekta kama usafiri wa shule na usafiri wa umma, huduma za dharura, ujenzi, kilimo, usimamizi wa taka na urejelezaji, na usafirishaji wa malori. Kazi ya kampuni inalenga kuwasaidia waendeshaji kuboresha usalama na utendaji wa magari kwa madereva, abiria, na watu walio karibu nazo.

Mhandisi Mwandamizi wa Programu, Uhandisi wa Bidhaa za AI

Jenga vipengele na huduma za AI za matumizi halisi kwa jukwaa la usalama wa magari ya Safe Fleet. Tumia modeli kubwa za lugha, ujifunzaji wa mashine, maono ya kompyuta na uhandisi wa mawakala wa AI.

Maelezo

  • Buni na kuwasilisha vipengele vya AI vilivyo salama na vinavyoweza kupanuliwa, pamoja na huduma za pamoja kwa matumizi halisi.
  • Tumia AI zalishi, ujifunzaji wa mashine, ujifunzaji wa kina na maono ya kompyuta kutimiza mahitaji ya bidhaa.
  • Unda suluhisho kwa kutumia LLM, uzalishaji ulioboreshwa kwa urejeshaji (RAG), mawakala wa AI, upangaji wa mtiririko wa kazi na ujifunzaji wa kawaida wa mashine.
  • Jenga huduma za backend na API zinazounganisha uwezo wa AI na bidhaa zilizopo.
  • Tathmini, fuatilia na rekebisha mifumo ya AI kwa kutegemewa, utendaji na gharama.
  • Saidia kuunda usanifu wa AI unaoweza kutumiwa tena, vielelezo vya awali na matoleo ya matumizi halisi.
  • Tumia mbinu za uhandisi zinazotegemea AI katika mzunguko mzima wa uundaji wa programu.
  • Boresha tija ya uhandisi kwa kutumia mawakala wa AI wa kuandika msimbo, uundaji unaoongozwa na vipimo na otomatiki.
  • Jenga na utumie mawakala wa AI, ujuzi unaoweza kutumiwa tena na mitiririko ya kazi ya kiotomatiki kwa utekelezaji, majaribio, mapitio ya msimbo na uwasilishaji.
  • Endeleza mbinu za mzunguko wa uundaji wa programu unaotumia mawakala huku ukidumisha ubora, usalama na urahisi wa kutunza programu.
  • Fanya kazi na usimamizi wa bidhaa na wenzako wa uhandisi kutafsiri mahitaji ya bidhaa kuwa suluhisho za kiufundi.
  • Shiriki katika mapitio ya usanifu na muundo, mapitio ya msimbo na maamuzi ya kiufundi.
  • Waelekeze wahandisi na uunge mkono viwango vya uhandisi, kushiriki maarifa na uboreshaji endelevu.
  • Fuatilia teknolojia mpya za AI na mbinu za uhandisi zinazotegemea AI.

Mahitaji

  • Angalau miaka sita ya uzoefu wa kitaalamu wa uhandisi wa programu, ukiwa na ujuzi imara wa usanifu wa mifumo na usanifu wa programu.
  • Uzoefu uliothibitishwa wa kujenga na kuzindua programu au vipengele vya bidhaa vinavyotumia AI katika matumizi halisi.
  • Utaalamu wa vitendo katika majukwaa ya kisasa ya AI kama OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini au Claude.
  • Uelewa mzuri wa LLM, modeli za transformer, uhandisi wa prompt, usanifu wa RAG, mawakala wa AI na upangaji wa mtiririko wa kazi.
  • Ujuzi wa msingi wa sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine, ikiwemo tathmini na utendaji wa modeli.
  • Uzoefu wa kujenga mifumo ya backend, API na suluhisho za wingu zinazopanuka kwenye AWS, Azure au Google Cloud Platform.
  • Uwezo wa kutumia zana za AI za kuandika msimbo kama Claude Code, GitHub Copilot au Cursor.
  • Uzoefu wa kutumia mbinu za uhandisi zinazotegemea AI, ikiwemo uundaji unaoongozwa na vipimo na mitiririko ya kazi ya programu inayosaidiwa na AI.
  • Maarifa ya vitendo ya uundaji wa programu unaotumia mawakala, ikiwemo utekelezaji unaosaidiwa na mawakala, majaribio ya kiotomatiki, uthibitishaji na otomatiki ya uundaji.
  • Uwezo imara wa kutatua matatizo, kuwasiliana na kushirikiana na timu mbalimbali.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa kuwasilisha vipengele vya AI katika bidhaa za programu za kibiashara.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa maono ya kompyuta, uchanganuzi wa picha au video, ujifunzaji wa kina au ujifunzaji wa mashine wa utabiri.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa modeli za ndani au zinazopangishwa binafsi, Hugging Face na Model Context Protocol (MCP).
  • Inapendelewa: Uzoefu wa mifumo ya upangaji wa mawakala wa AI na mabomba ya ujifunzaji wa mashine ya matumizi halisi.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa kuunda mawakala maalum wa AI wa kuandika msimbo, ujuzi wa mawakala unaoweza kutumiwa tena, uthibitishaji wa kiotomatiki na ujumuishaji wa CI/CD.
  • Inapendelewa: Uzoefu wa kujenga huduma za AI zinazoweza kutumiwa tena au majukwaa ya pamoja ya AI.
  • Inapendelewa: Kuzifahamu mbinu za Agile na kufanya kazi katika mazingira yanayodhibitiwa au yanayozingatia usalama.

Manufaa

  • Bonasi ya 12.5%.
  • Mahali pa kazi penye fursa sawa panapothamini utofauti na ujumuishaji.
  • Mbinu za haki na usawa za kuajiri.
  • Utamaduni wa mahali pa kazi unaowasaidia wafanyakazi kustawi na kufikia uwezo wao.

Kazi Zinazohusiana

Mecka

Mhandisi wa Computer Vision ya 3D katika Mecka (Mseto Toronto)

Mecka
11 – 50 Wafanyakazi
Akili bandiaBiasharaSaaS

Ongoza jiometri ya 3D, uchujaji wa muda na kinematiki kinyume kwa roboti na AI iliyojumuishwa mwilini. Saidia kujenga miundombinu ya data inayoaminika na ukaguzi wa ubora kwa mifumo ya uzalishaji.

Fungua
Xero

Mhandisi Mkuu wa Mitiririko ya Kazi ya AI katika Xero

Xero
1,001 – 5,000 Wafanyakazi
Mfadhili wa visa ya H1BB2BSaaS

Ongoza usanifu na uzinduzi wa mitiririko ya kazi ya AI yenye mawakala katika Xero, jukwaa la uhasibu la wingu. Unganisha modeli kubwa za lugha na mifumo ya biashara na uunde mifumo salama ya otomatiki inayoweza kutumiwa tena.

Fungua
Planitar Inc.

Mhandisi wa MLOps

Planitar Inc.
51 – 200 Wafanyakazi
Mali isiyohamishikaMaunziUshauri

Jenga na endesha miundombinu inayotumika kufunza, kusambaza na kufuatilia modeli za AI za Planitar za ramani za sakafu. Saidia teknolojia ya iGUIDE ya taarifa za anga za majengo kupitia programu za kompyuta na mifumo ya kazi otomatiki.

Fungua
ExaCare AI

Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine katika ExaCare AI — Mseto, Toronto

ExaCare AI
51 – 200 Wafanyakazi
Huduma za afyaUsafirishajiUshauri

Jenga miundombinu ya ML ya uzalishaji, mifumo ya mabomba ya data na ufuatiliaji unaowezesha jukwaa la ExaCare AI la huduma za baada ya hali kali ya ugonjwa. Saidia timu za afya kufanya maamuzi salama zaidi ya kuwaweka wagonjwa kupitia mifumo ya kujifunza kwa mashine yenye kutegemeka na inayoweza kupanuka.

Fungua