Ambush เป็นบริษัทที่ปรึกษาซึ่งให้ความสำคัญกับบุคลากร ช่วยองค์กรสร้างและผสานทีมออกแบบและวิศวกรรมทางไกล บริษัทให้บริการพัฒนาซอฟต์แวร์และออกแบบผ่านความร่วมมือระยะยาว โดยทำงานกับลูกค้าในหลายสาขา เช่น สาธารณสุข การเงิน และความเป็นส่วนตัว แนวทางของบริษัทมุ่งเน้นการค้นหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ สนับสนุนให้พวกเขาทำงานต่อเนื่อง และช่วยให้ทีมทางไกลทำงานร่วมกับองค์กรของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสและวิศวกร AI (บราซิล, ทำงานทางไกล)
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับใช้งานจริงและแอปพลิเคชัน LLM ให้ Ambush พร้อมส่งมอบโซลูชัน RAG ระบบหลายเอเจนต์ และ AI แบบเรียลไทม์เพื่อตอบโจทย์สำคัญของลูกค้า
รายละเอียด
- พัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและโซลูชัน AI สำหรับกรณีใช้งานที่สำคัญต่อธุรกิจ
- รับผิดชอบวงจรชีวิตของโมเดลตั้งแต่การดึงข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะ ไปจนถึงการประเมิน การฝึกซ้ำ และการนำไปใช้งานแบบเรียลไทม์
- สร้างแอปพลิเคชัน LLM ที่พร้อมใช้งานจริง รวมถึงระบบ RAG และสถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์
- ตรวจสอบปัญหาด้านประสิทธิภาพของโมเดลและเลือกแนวทางที่เหมาะสมกับแต่ละปัญหา
- ริเริ่มและดำเนินงานตั้งแต่การวิจัยและกำหนดขอบเขตไปจนถึงการส่งมอบ
- ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องและทีมวิศวกรรมในสหรัฐฯ และอินเดีย
- เป็นผู้นำโครงการหรือ MVP ตั้งแต่การกำหนดข้อกำหนด การทำความเข้าใจร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ไปจนถึงการส่งมอบ
- นำเสนอผลงานด้านเทคนิคให้ลูกค้าในสหรัฐฯ
- สร้างแดชบอร์ดและอธิบายผลลัพธ์ให้ผู้ฟังในสายธุรกิจเข้าใจ
คุณสมบัติ
- มีประสบการณ์ในระดับอาวุโส
- มีทักษะ Python และ SQL ที่แข็งแกร่ง
- มีประสบการณ์ใช้งานเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง เช่น pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM หรือไลบรารีเทียบเท่า
- มีประสบการณ์นำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานจริง รวมถึงการอนุมานแบบเรียลไทม์หรือที่มีความหน่วงต่ำ
- มีประสบการณ์ติดตามการเปลี่ยนแปลงของโมเดลและปรับปรุงโมเดลที่ใช้งานจริง
- มีความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และวิธีเลือกคุณลักษณะ เช่น Optuna และ backward selection
- มีประสบการณ์สูงในการสร้างโซลูชัน LLM รวมถึงเอเจนต์ ระบบหลายเอเจนต์ RAG และการเชื่อมต่อ API
- มีประสบการณ์นำโครงการหรือ MVP ตั้งแต่การกำหนดข้อกำหนดหรือ PRD ไปจนถึงการทำความเข้าใจร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง
- ใช้ภาษาอังกฤษในระดับสูงหรือคล่องแคล่ว และมั่นใจในการนำเสนอผลงานด้านเทคนิคให้ลูกค้าในสหรัฐฯ
- หากคุ้นเคยกับแพลตฟอร์มองค์กร เช่น Oracle, SAP หรือ Workday รวมถึงโมเดลข้อมูลของแพลตฟอร์มเหล่านั้น จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
- หากมีประสบการณ์ในบริการทางการเงิน ความเสี่ยงด้านเครดิต การฉ้อโกง หรือบริษัทขนาดใหญ่ที่ให้บริการผู้บริโภคหรือธุรกิจ จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
- หากมีประสบการณ์สร้างแดชบอร์ดและสื่อสารข้อค้นพบให้ผู้ฟังในสายธุรกิจเข้าใจ จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
สวัสดิการ
- วัฒนธรรมองค์กรที่ให้ความสำคัญกับผู้คน
- สภาพแวดล้อมการทำงานที่สนับสนุน เชื่อถือได้ และส่งเสริมให้พนักงานมีอำนาจตัดสินใจ
- วัฒนธรรมการทำงานร่วมกันและเน้นทีม
- โอกาสทำงานกับผลิตภัณฑ์ที่มีความหมายและสร้างความร่วมมือที่ยั่งยืน
- ได้สัมผัสกับโครงการด้านวิศวกรรม การออกแบบ กลยุทธ์ และ AI ที่มีมาตรฐานสูง
- รูปแบบการทำงานทางไกล