Brillio เป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีซึ่งช่วยให้องค์กรต่าง ๆ ดำเนินการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ประกันภัย โลจิสติกส์ บริการทางการเงิน โทรคมนาคมและสื่อ วิทยาศาสตร์ชีวภาพ และค้าปลีก งานของบริษัทครอบคลุมประสบการณ์ลูกค้า ข้อมูลและ AI, Generative AI, วิศวกรรมผลิตภัณฑ์และแพลตฟอร์ม ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐาน คลาวด์ และความปลอดภัย Brillio ผสานความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมเข้ากับความรู้ในอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ดิจิทัลและปรับปรุงสภาพแวดล้อมด้านเทคโนโลยีให้ทันสมัย ช่วยให้ธุรกิจรับมือกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของตลาดและเทคโนโลยี
หัวหน้าวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโส - AI/ML และ LLM | Brillio | ทำงานแบบไฮบริดในอินเดีย
เป็นผู้นำโครงการริเริ่มด้าน AI ระดับองค์กรที่ Brillio โดยพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ระบบเอเจนต์ และโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับใช้งานจริง ขับเคลื่อน Databricks, MLOps, LLMOps และการส่งมอบโมเดลบนคลาวด์ในตำแหน่งงานแบบไฮบริดในอินเดีย
รายละเอียด
- ออกแบบและส่งมอบโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ขั้นสูง รวมถึงแอปพลิเคชัน LLM และระบบเอเจนต์ เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนและสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้
- เป็นผู้นำการพัฒนา การนำไปใช้งาน และการปฏิบัติการโมเดล AI/ML และ GenAI ที่มีความพร้อมใช้งานสูงและรองรับการขยายขนาดบน Azure, AWS หรือ GCP
- สร้างและเพิ่มประสิทธิภาพเอเจนต์ AI และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่มีความสามารถด้านหน่วยความจำ การจัดการบริบท และสถาปัตยกรรมแบบหลายเอเจนต์ที่มีประสิทธิภาพ
- เป็นผู้นำเวิร์กโหลด AI/ML ระดับองค์กรบน Databricks โดยใช้ AI Agents, Model Serving, Vector Search, MLflow และ Unity Catalog
- จัดตั้งแนวปฏิบัติด้าน MLOps และ LLMOps ครอบคลุม CI/CD การจัดการวงจรชีวิตโมเดล การติดตามการทดลอง การประเมินผล และการตรวจสอบ
- พัฒนาและนำสถาปัตยกรรม RAG, embeddings, ฐานข้อมูลเวกเตอร์, วิศวกรรมพรอมป์ และเฟรมเวิร์กประเมินผล LLM ไปใช้งาน
- ประยุกต์ใช้ความปลอดภัยของ AI, AI ที่มีความรับผิดชอบ, ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และกลไกควบคุม เพื่อจัดการภาพหลอนของโมเดล การโจมตีแบบ prompt injection และความเสี่ยงอื่น ๆ ของ GenAI
- ให้คำปรึกษาแก่วิศวกรและกำหนดทิศทางด้านเทคนิค พร้อมทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงานเพื่อส่งมอบโซลูชัน AI ระดับองค์กรที่รองรับการขยายขนาด
คุณสมบัติ
- มีประสบการณ์อย่างน้อยแปดปีด้านวิศวกรรม AI/ML, แมชชีนเลิร์นนิง, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, วิศวกรรมซอฟต์แวร์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
- มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรม Python ในระดับสูงและลงมือปฏิบัติจริง
- มีความเชี่ยวชาญด้าน SQL และมีประสบการณ์ทำงานกับชุดข้อมูลแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่
- มีความรู้เชิงปฏิบัติที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI
- มีประสบการณ์ลงมือพัฒนาและนำแอปพลิเคชัน LLM ไปใช้งานจริง
- มีความเชี่ยวชาญด้านเอเจนต์ AI รวมถึงการประสานงาน เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ การเรียกใช้เครื่องมือหรือฟังก์ชัน การวางแผน การแยกย่อยงาน หน่วยความจำ และการจัดการบริบท
- มีประสบการณ์ลงมือปฏิบัติจริงอย่างกว้างขวางกับ Databricks AI Agents และระบบนิเวศ Databricks โดยรวม
- มีประสบการณ์ด้าน MLOps และ LLMOps รวมถึง CI/CD การจัดการวงจรชีวิตโมเดล การติดตามการทดลอง และการนำไปใช้งานจริง
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการนำไปใช้งานและปฏิบัติการโมเดลและแอปพลิเคชัน AI/ML หรือ GenAI บน Azure, AWS หรือ GCP
- มีความเชี่ยวชาญด้านสถาปัตยกรรม RAG, embeddings, ฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือการค้นหาเวกเตอร์ วิศวกรรมพรอมป์ และการประเมินผล LLM
- มีความเชี่ยวชาญด้านเฟรมเวิร์กหรือเครื่องมือประสานงาน LLM และ GenAI เช่น LangChain, LangGraph, Semantic Kernel หรือเทคโนโลยีเทียบเท่า
- หากมีวุฒิปริญญาตรีด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีสารสนเทศ หรือสาขาที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ แต่ไม่ใช่ข้อบังคับ
- หากมีใบรับรองด้านแมชชีนเลิร์นนิง วิศวกรรม AI วิทยาศาสตร์ข้อมูล แพลตฟอร์มคลาวด์ หรือ MLOps จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ แต่ไม่ใช่ข้อบังคับ