Striveworks, yapay zekâyı daha hızlı, denetlenebilir ve hesap verebilir biçimde uygulamaya geçirmek isteyen kuruluşlar için makine öğrenimi operasyonları yazılımları geliştirir. Chariot platformu, modellerin oluşturulup dağıtılmasından performanslarının izlenmesine ve denetim kayıtlarının tutulmasına kadar tüm model yaşam döngüsünü destekler. Şirketin yetkinlikleri bilgisayarlı görü, doğal dil işleme ve üretken yapay zekâyı kapsar; yönetişime ve veri odaklı araçların yalnızca uzman ekiplerin değil, daha geniş kullanıcı gruplarının da yararlanabileceği şekilde tasarlanmasına odaklanır. Striveworks; sağlık hizmetleri, lojistik, danışmanlık, fiziksel güvenlik, ulusal güvenlik, siber güvenlik ve finans alanlarında çalışır ve farklı operasyonel ortamlara uygun çeşitli dağıtım yaklaşımları sunar.
Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi – Aktif Gizli Güvenlik İzni (Austin Hibrit)
Striveworks’ün kamu odaklı operasyon platformu için LLM destekli aracılar ve güvenilir yapay zekâ iş akışları geliştirin. Chariot’a, müşteri projelerine ve kritik görev dağıtımlarına katkıda bulunun.
Açıklama
- Müşteri çalışmaları ve uzun vadeli ürün geliştirme için makine öğrenimi çözümleri oluşturun
- Karmaşık veri hatlarını ve aracı tabanlı iş akışlarını koordine edin
- Striveworks’ün özel yapay zekâ operasyon platformu Chariot’un yeteneklerini geliştirin
- Modeller, aracılar, araçlar ve iş akışları genelinde güvenilir yapay zekâ sistemleri geliştirin
- Yapay zekâ sistemlerinin performansını ve kullanılabilirliğini değerlendirin ve iyileştirin
- Müşteriler, veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve DevOps mühendisleriyle yakın iş birliği yapın
- Platform geliştirmelerine yön verin ve kurumsal yetkinlikleri genişletin
- Doğrudan müşteri etkileşimi yoluyla çözümleri kritik görev saha dağıtımlarına uyarlayın
- Gelecekteki ürün yönünü etkileyen içgörüler sunun
- Çalışma zamanının yüzde 20’sine kadar seyahat edin
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenimi veya ilgili bir alanda lisans derecesi ve en az 6 yıl ilgili deneyim
- Veri mühendisliği, veri temizleme, ETL, makine öğrenimi ve üretim analitiğini kapsayan veri odaklı sistemleri başarıyla sunmuş olmak
- LLM tabanlı aracılar ve aracı tabanlı iş akışlarını tasarlama, oluşturma, değerlendirme ve optimize etme konusunda uygulamalı deneyim
- Yapay zekâ sistemlerini harici araçlara, API’lere, MCP sunucularına ve kurumsal veri kaynaklarına bağlama deneyimi
- Aracı performansı, güvenilirliği ve güvenliği için değerlendirme yöntemleri ve çerçeveleri oluşturma deneyimi
- RAG, araç kullanımı, planlama ve çok aracılı sistem mimarileri hakkında çalışma bilgisi
- Makine öğrenimi dilleri ve kütüphanelerine güçlü hâkimiyet; Python’da uzmanlık düzeyi yetkinlik
- TensorFlow, PyTorch ve/veya scikit-learn bilgisi
- Algoritmalar, veri yapıları ve tasarım kalıpları konusunda sağlam yazılım mühendisliği temeli
- Go, Rust, C++, Java veya Scala dahil olmak üzere en az bir sistem programlama dilinde yetkinlik
- Agile, sürüm kontrolü, görev takibi, CI/CD ve hata ayıklama gibi modern mühendislik uygulamaları ve araçlarıyla deneyim
- Aktif Secret veya daha üst düzey ABD güvenlik izni ve ABD vatandaşlığı gereklidir
- Bilgisayar bilimi, makine öğrenimi veya ilgili bir alanda lisans derecesi ve en az 6 yıl ilgili deneyim
Yan Haklar
- Sağlık, diş ve görme sigortası
- İsteğe bağlı hayat, uzun vadeli maluliyet, kaza ve hastane tazminatı teminatları
- Bağımlı bakım FSA’sı dahil HSA ve FSA planları
- 401(k) emeklilik planı
- Sınırsız ücretli izin
- Ücretli ebeveyn izni
- Hisse senedi hibeleri
- Nakit primler
- Tamamen uzaktan çalışma seçeneği
- Kuzeybatı Austin, Teksas ofisinde hibrit veya ofisten çalışma