kAIgentic, merkezi Singapur’da bulunan ve karmaşık, bilgi yoğun kuruluşların örtük operasyonel bilgilerini denetimli yapay zekâ ajanlarına dönüştürmesine yardımcı olan kurumsal bir yapay zekâ SaaS şirketidir. Platformu; ajan yapılandırmasını, çalışanların, sistemlerin ve süreçlerin tanısal analizini ve insan gözetimi, telemetri ve sürekli iyileştirme ile dağıtım için bir çalışma ortamını bir araya getirir. Japonya’daki kökleri ve kurumsal finansal hizmetler alanındaki iş birliklerinden güç alan kAIgentic, mevcut sistemleri tamamen değiştirmeyi gerektirmeden, düzenlemeye tabi işletmeler için güvence, uyumluluk ve pratik yapay zekâ modernizasyonuna odaklanır.
Kıdemli Yapay Zekâ Araştırma Yazılım Mühendisi – kAIgentic (Hibrit, Hindistan)
kAIgentic'te denetimli bilgi grafikleri, öğrenme sistemleri ve üretim yapay zekâ işlem hatlarının geliştirilmesine liderlik edin. Düzenlemeye tabi kurumsal operasyonlar için güvenilir, kanıta dayalı çözümler geliştirin.
Açıklama
- Hiyerarşi, köken bilgisi, sürümleme ve genişletilebilirliği kapsayan bilgi grafiği şemasının tüm tasarımına ve uygulamasına liderlik edin.
- Her iddiayı kaynak kanıtına ve epistemik durumuna bağlayan temellendirilmiş çıkarım işlem hatları geliştirin.
- Bellek yönetimi, bütçe kontrolü ve büyük ölçekli sıkıştırma için çok bağlamlı çıkarım düzenekleri oluşturun ve geliştirin.
- Harici verileri dahili ontolojiye taşıyan bilgi damıtma iş akışları oluşturun.
- Belgeleri, görüşmeleri ve olay günlüklerini birleştirirken çelişkileri çözen konsolidasyon çerçeveleri geliştirin.
- SFT, DPO ve RFT kullanarak model uyarlama iş akışları oluşturun ve geliştirin.
- Geri bildirimleri yakalayan, aktif öğrenmeyi destekleyen ve ontolojiyi sürekli güncelleyen öğrenme döngüsü altyapısı geliştirin.
- Güvenli işletim için ödül sinyalleri ve değerlendirme ölçütleri içeren pekiştirmeli öğrenme ortamları ve müfredatları oluşturun.
- Tanımlanmış kalite, gecikme ve maliyet hedefleri doğrultusunda üretim ortamına hazır geri getirme-üretim sistemleri geliştirin.
- Temellendirmeyi ve halüsinasyonları değerlendirmek için kör değerlendirme ölçütleri ve LLM-as-judge doğrulaması kullanan değerlendirme çerçeveleri oluşturun.
Gereksinimler
- Yapay zekâ araştırma sistemlerini ilk prototipten düzenlemeye tabi ortamlarda üretime başarıyla taşıdığınızı kanıtlayan deneyim.
- Yapay zekâ odaklı bir yaklaşımla ve yüksek uygulama hızıyla çalışabilme.
- Büyük ölçekli SFT, DPO ve RFT ile ince ayar dâhil ileri düzey Python ve PyTorch uzmanlığı.
- Şema mimarisi, sürüm kontrolü ve köken bilgisi dâhil grafik veritabanları ve ontoloji mühendisliği uzmanlığı.
- İddiaları kaynak kanıtı ve epistemik durumla ilişkilendiren çıkarım sistemleri geliştirme konusunda uygulamalı deneyim.
- Otonom sistemler için pekiştirmeli öğrenme ortamları, müfredat geliştirme ve ödül modelleme konusunda uygulamalı deneyim.
- Geri getirmeli artırılmış üretim, gecikme azaltma ve maliyet verimli ölçeklendirme konularına güçlü hâkimiyet.
- Hipotez tasarımı, ablasyon testleri ve istatistiksel doğrulama yoluyla titiz uygulamalı araştırma yürütebilme.
- Model uyarlaması ile bağlam mühendisliği arasında seçim yaparken sağduyulu karar verebilme ve güçlü işlevler arası iletişim.
- Yapay Zekâ, Bilgisayar Bilimi veya ilgili bir alanda doktora.
- İlgili endüstriyel araştırma alanında en az dört yıl deneyim.
Yan Haklar
- Singapur, Hindistan, Japonya, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki çalışma arkadaşlarınızla küresel ölçekte iş birliği yapın.
- Önde gelen büyük kuruluşlardan deneyimli liderlerle birlikte öğrenin ve gelişin.
- İlk günden itibaren anlamlı işlerin sorumluluğunu üstlenin.
- Psikolojik güvenliği, açık fikirli tartışmayı ve disiplinli denemeyi önemseyen bir ortamda çalışın.
- Girişim hızını kurumsal ölçekte altyapı üzerinde çalışmayla birleştirin.
- Ürünü, şirket kültürünü ve müşteri sonuçlarını şekillendirmeye katkıda bulunun.
- Düzenlemeye tabi kurumsal ortamlardaki kritik sorunları ele alın.