Huron
Huron
Huron เป็นบริษัทที่ปรึกษาระดับโลกซึ่งช่วยองค์กรต่าง ๆ รับมือกับความท้าทายทางธุรกิจที่ซับซ้อนผ่านบริการด้านกลยุทธ์ การดำเนินงาน การให้คำปรึกษา ดิจิทัล เทคโนโลยี และการวิเคราะห์ บริษัทให้บริการครอบคลุมอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การศึกษา พลังงาน และบริการทางการเงิน พร้อมการสนับสนุนที่ออกแบบให้เหมาะกับแต่ละองค์กรในด้านต่าง ๆ เช่น บริการบริหารจัดการ การจ้างเหมาบริการ และการพัฒนาภาวะผู้นำ Huron รวบรวมผู้เชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นโซลูชันที่นำไปใช้ได้จริงและสร้างผลกระทบสูง เพื่อตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย จึงเหมาะสำหรับผู้ที่สนใจงานที่ปรึกษา การเปลี่ยนแปลงองค์กร และการเติบโตขององค์กรโดยใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐาน

วิศวกร AI ด้าน Generative AI และ RAG — Huron, Bangalore ทำงานแบบไฮบริด

สร้างโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง Generative AI และการสร้างผลลัพธ์เสริมด้วยการค้นคืนข้อมูลให้ Huron พัฒนาแอปพลิเคชันแบบเอเจนต์ เวิร์กโฟลว์ AI บนคลาวด์ API และระบบสำหรับใช้งานจริง

รายละเอียด

  • สร้างระบบ AI ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงและ Generative AI รวมถึงการออกแบบพรอมป์ต์ การปรับแต่งโมเดล เอ็มเบดดิง และ RAG
  • สร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะและระบบเอเจนต์ด้วยเครื่องมือ เช่น LangChain, LangGraph, AutoGen หรือ CrewAI
  • ออกแบบและส่งมอบไปป์ไลน์ RAG แบบครบวงจร ตั้งแต่การนำเข้าและแบ่งส่วนเอกสาร ไปจนถึงการทำดัชนีเวกเตอร์ การค้นหาแบบผสม และการสร้างคำตอบตามบริบท
  • สร้าง API และส่วนประกอบบริการแบบโมดูลาร์พร้อมเอกสารประกอบด้วย FastAPI, Flask หรือเฟรมเวิร์กที่คล้ายกัน
  • สร้างและจัดการไปป์ไลน์ AI สำหรับการนำเข้าข้อมูล การแปลงข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง การฝึกโมเดล การอนุมาน การติดตั้งใช้งาน และการค้นคืนองค์ความรู้
  • ใช้บริการ AI และแมชชีนเลิร์นนิงของ AWS และ Azure เพื่อสนับสนุนการพัฒนาและการติดตั้งใช้งาน
  • ตั้งค่าการติดตามและประเมินความแม่นยำของโมเดล การเปลี่ยนแปลงของข้อมูล คุณภาพการค้นคืน การยึดโยงกับแหล่งข้อมูล ความน่าเชื่อถือ และการให้เหตุผลตามงาน
  • ปรับปรุงระบบ RAG ที่ใช้งานจริงในด้านความเร็ว ความสามารถในการรองรับการขยายขนาด ต้นทุน และคุณภาพของคำตอบ
  • ทำงานร่วมกับวิศวกรซอฟต์แวร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถาปนิกโซลูชัน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจในการออกแบบโซลูชันและส่งมอบสู่การใช้งานจริง
  • มีส่วนร่วมในการทดลอง การพิสูจน์แนวคิด โครงการนำร่อง และการติดตั้งใช้งานที่ขยายขนาดได้
  • ติดตามความเคลื่อนไหวด้าน Generative AI เอเจนต์ AI เฟรมเวิร์กการประสานงาน การประเมิน RAG และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

คุณสมบัติ

  • มีประสบการณ์ทำงานจริง 4–6 ปีในด้านการพัฒนา AI/ML หรือวิศวกรรมแอปพลิเคชันอัจฉริยะ
  • มีทักษะ Python ที่แข็งแกร่งและคุ้นเคยกับไลบรารี AI/ML สมัยใหม่ เช่น scikit-learn, PyTorch, TensorFlow หรือ OpenAI API
  • มีประสบการณ์ออกแบบและติดตั้งใช้งานระบบ RAG โดยใช้เอ็มเบดดิง ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น FAISS, Pinecone, Chroma หรือ Azure AI Search และวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการค้นคืน
  • มีประสบการณ์สร้าง API หรือบริการแบ็กเอนด์ด้วย FastAPI, Flask หรือเฟรมเวิร์กเทียบเท่า
  • คุ้นเคยกับเฟรมเวิร์กเอเจนต์ เช่น LangGraph หรือ AutoGen และรูปแบบการประสานงานหลายเอเจนต์
  • มีความรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS หรือ Azure และเครื่องมือคอนเทนเนอร์ เช่น Docker
  • มีประสบการณ์จริงกับแพลตฟอร์ม ML บนคลาวด์ เช่น Azure Machine Learning, AWS SageMaker หรือบริการ AI/ML ของ Google
  • สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
  • หากมีประสบการณ์กับมาตรฐานหรือเครื่องมือประสานงาน เช่น MCP หรือโปรโตคอลกำหนดเส้นทางเอเจนต์ จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • หากมีประสบการณ์กับไปป์ไลน์ MLOps, CI/CD สำหรับการส่งมอบโมเดล เครื่องมือประเมิน RAG เช่น RAGAS หรือการติดตามโมเดล จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • หากมีความรู้ด้านการประเมินระบบ AI การสังเกตการณ์ระบบ การทดสอบประสิทธิภาพพรอมป์ต์ และการตรวจสอบการยึดโยงกับแหล่งข้อมูล จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
  • สามารถทำงานร่วมกันข้ามสายงาน จัดการหลายโครงการ และสื่อสารกับทั้งกลุ่มผู้ฟังด้านเทคนิคและผู้ที่ไม่ใช่สายเทคนิค
  • หากมีใบรับรองด้านบริการ AI/ML บนคลาวด์จาก Azure, AWS หรือ Google Cloud จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ