Giotto.ai, kurumsal kullanıma yönelik egemen yapay zekâ akıl yürütme teknolojisi geliştiren İsviçre merkezli bir yapay zekâ şirketidir. Şirketin sunduğu çözüm; tek bir GPU üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış, yüksek akıl yürütme kapasitesine sahip Giotto 1 modeli ile asistanı, belge ve kod araçlarını, entegrasyonları, ajanları ve izleme özelliklerini bir araya getiren bir yapay zekâ işletim sistemini birleştirir. Kuruluşlar platforma Giotto’nun Avrupa bulutu üzerinden erişebilir, özel GPU’lara kurabilir veya sertifikalı Giotto’ya hazır donanım cihazlarını kullanabilir. Şirket, düzenlemeye tabi ve teknik ekiplerin veri konumu, altyapı ve özel yapay zekâ kurulumları üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını amaçlar.
Junior Makine Öğrenimi Mühendisi — Hibrit, Lozan
Giotto.ai, Transformer tabanlı yapay zekâ sistemleri geliştirmek ve devreye almak üzere Lozan’da junior makine öğrenimi mühendisi arıyor. Rol; Python uygulamalarına, veri işlem hatlarına ve üretime hazır model servislerine odaklanıyor.
Açıklama
- Makine öğrenimi uygulamaları için Python bileşenleri geliştirmek ve sürdürmek
- Transformer tabanlı modelleri entegre etmek, ince ayar yapmak ve değerlendirmek
- Veri işleme, eğitim ve çıkarım işlem hatlarına katkıda bulunmak
- Modellerin güvenilir uygulamalar ve servisler olarak devreye alınmasına yardımcı olmak
- Model performansını, gecikmeyi ve kaynak tüketimini izlemek ve optimize etmek
- Testler oluşturmak; kod kalitesini, dokümantasyonu ve yeniden üretilebilirliği desteklemek
- Modelleri, yazılımı ve altyapıyı kapsayan sorunları gidermek
- Deneysel kodu sürdürülebilir sistemlere dönüştürmek için araştırmacılarla iş birliği yapmak
- Yapay zekâ iş yüklerinin bulut, özel ve şirket içi altyapılarda devreye alınması konusunda bilgi edinmek
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, yapay zekâ, makine öğrenimi, yazılım mühendisliği veya ilgili bir teknik alanda yüksek lisansını tamamlamış ya da tamamlamak üzere olmak
- İleri düzeyde Python programlama becerisi
- PyTorch veya güncel başka bir makine öğrenimi çatışmasıyla uygulamalı deneyim
- Büyük dil modelleri ve Transformer mimarileri hakkında çalışma bilgisi
- Test, sürüm kontrolü ve sürdürülebilir kod gibi yazılım mühendisliği uygulamalarını anlamak
- Tez, staj, üniversite projesi, açık kaynak çalışması veya kişisel proje kapsamında ilgili deneyim
- Pratik problem çözme yaklaşımı ve teknoloji yığını genelinde çalışmaya istekli olmak
- Güçlü iletişim becerileri ve iş birliğine dayalı çalışma tarzı
- Hugging Face, Docker, API’ler veya Linux deneyimi
- vLLM, Ray, Kubernetes veya bulut GPU altyapısına aşinalık
- Bir makine öğrenimi modelini veya uygulamasını devreye alma deneyimi
- Model çıkarımı, dağıtık hesaplama veya performans optimizasyonunu anlamak
- CI/CD, deney takibi veya veri işlem hatları deneyimi
- Açık kaynak katkıları veya diğer ilgili teknik projeler
Yan Haklar
- Hibrit çalışma düzeni
- Lozan ofisinden düzenli iş birliği
- Model çıkarımı, veri işlem hatları, API’ler, GPU altyapısı ve üretime alma konularında uygulamalı deneyim
- Araştırma ve mühendislik ekipleriyle iş birliği
- Yapay zekâ sistemleri geliştirmek, test etmek ve devreye almak için uygulamalı fırsat
- Bulut, özel ve şirket içi altyapılardaki yapay zekâ iş yükleri hakkında öğrenme fırsatı