EY, denetim, vergi, danışmanlık ve kurumsal danışmanlık alanlarında uzmanlık sunan küresel bir profesyonel hizmetler şirketidir. Ekipleri, kuruluşların karmaşık iş sorunlarını ele almasına, finansal raporlamaya ve piyasalara duyulan güveni güçlendirmesine, dönüşümü desteklemek için veri ve teknolojiden yararlanmasına yardımcı olur.
Şirket; kurumsal finans danışmanlığı, işlem stratejisi ve teknoloji danışmanlığı gibi hizmetler sunar. EY; sağlık hizmetleri, hukuk hizmetleri, pazarlama, enerji, finans ve kamu gibi alanlarda müşterileriyle çalışır; sürdürülebilirlik ve inovasyon, sunduğu çözümlerin çoğuna yön verir.
Kıdemli Yapay Zekâ Mühendisi – EY, Chennai (Ofiste)
EY Danışmanlık müşterileri için Üretken Yapay Zekâ, geri getirmeli artırılmış üretim, konuşma tabanlı yapay zekâ ve yapay zekâ ajanlarını kapsayan kurumsal yapay zekâ çözümleri geliştirin. Çözüm tasarımı, uygulama, test, dağıtım, izleme ve sürekli iyileştirme süreçlerine katkıda bulunun.
Açıklama
- İş ihtiyaçlarını karşılayan yapay zekâ, Üretken Yapay Zekâ, RAG, konuşma tabanlı yapay zekâ ve ajan tabanlı çözümler tasarlamak, geliştirmek ve uygulamak
- Çözüm taslaklarını mimarlar, yöneticiler ve mühendislik ekipleriyle ölçeklenebilir bileşenlere ve yeniden kullanılabilir teslimat modellerine dönüştürmek
- Geri getirmeli artırılmış üretim hatlarını, istem iş akışlarını, bilgi erişimini, entegrasyonları, API'leri ve otomasyonu oluşturmak ve sürdürmek
- Özellikleri teslim etmek ve teknik zorlukları çözmek için veri bilimcileri, veri mühendisleri, uygulama geliştiricileri ve iş paydaşlarıyla iş birliği yapmak
- Gereksinim ve tasarımdan geliştirme, test, dağıtım, izleme ve iyileştirmeye kadar yapay zekâ teslimat yaşam döngüsünün tamamını desteklemek
- Yapay zekâ çözümlerine değerlendirme, doğrulama, koruma mekanizmaları, kalite kontrolleri ve performans optimizasyonu uygulamak
- Sorumlu Yapay Zekâ, gizlilik, güvenlik, uyumluluk ve risk yönetimi standartlarına uymak
- Çözüm teslimatında Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks, vektör veritabanları ve ilgili yapay zekâ çerçevelerini kullanmak
- Teknik dokümantasyon, uygulama notları, test kanıtları, çözüm anlatımları ve paydaş güncellemeleri hazırlamak
- Üretken Yapay Zekâ, yapay zekâ ajanları, çok modlu sistemler, RAG teknikleri, istem mühendisliği ve kurumsal yapay zekâ platformlarındaki gelişmeleri takip etmek
- Yeniden kullanılabilir bileşenler, hızlandırıcılar, şablonlar ve destekleyici çözüm dokümantasyonu oluşturmak
- Proje liderlerini teknik raporlama, gösterimler, anlatımlar, tahminler ve teslimat güncellemeleriyle desteklemek
- Kıdemsiz çalışma arkadaşlarına mentorluk yapmak ve kurumun yapay zekâ yetkinliklerinin geliştirilmesine katkıda bulunmak
Gereksinimler
- Yapay zekâ/makine öğrenmesi, Üretken Yapay Zekâ, veri mühendisliği, bulut yapay zekâ platformları veya kurumsal uygulama geliştirme alanlarında uygulamalı çalışma dâhil 4–8 yıllık profesyonel deneyim sahibi olmak
- Kurumsal veya müşteri odaklı ortamlarda yapay zekâ, Üretken Yapay Zekâ, Copilot, konuşma tabanlı yapay zekâ, ajan tabanlı yapay zekâ veya RAG çözümleri sunma konusunda pratik deneyim sahibi olmak
- Yapay zekâ/makine öğrenmesi, Üretken Yapay Zekâ, RAG mimarileri, konuşma tabanlı yapay zekâ, yapay zekâ ajanları ve kurumsal çözüm teslimatı hakkında uygulamalı bilgi göstermek
- Bilgisayar Bilimleri, Veri Bilimi, Mühendislik, Bilgi Teknolojileri veya ilgili bir alanda lisans ya da yüksek lisans derecesine sahip olmak
- Büyük dil modellerini, Üretken Yapay Zekâyı, RAG mimarilerini, istem mühendisliğini, konuşma tabanlı yapay zekâyı ve yapay zekâ ajanlarını anlamak
- Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Databricks, vektör veritabanları, kurumsal arama, orkestrasyon çerçeveleri ve API'lerle deneyim sahibi olmak
- Geri getirme hatları, gömme işlemleri, istem iş akışları, veri alımı, model entegrasyonu ve uygulama entegrasyonları oluşturabilmek veya bunları destekleyebilmek
- Yapay zekâ değerlendirmesi, koruma mekanizmaları, halüsinasyon tespiti, kalite metrikleri, gözlemlenebilirlik, güvenlik, gizlilik ve Sorumlu Yapay Zekâyı anlamak
- Yazılım mühendisliği uygulamalarını, buluta dağıtımı, API'leri, veritabanlarını, sürüm kontrolünü, CI/CD'yi, MLOps veya LLMOps kavramlarını bilmek
- Teknik sorunları teşhis edebilmek, performansı iyileştirebilmek, uygulamaları belgeleyebilmek ve üretim öncesi veya üretim yapay zekâ sistemlerini destekleyebilmek
- Güçlü analitik, problem çözme, iş birliği ve iletişim becerilerine sahip olmak
- Uygulamalı kurumsal, üretim öncesi veya üretim yapay zekâ deneyimine sahip olmak; yalnızca sertifikalar, kişisel projeler ve demolar bu gereksinimi karşılamaz
- Bir veya iki yapay zekâ ya da Üretken Yapay Zekâ uygulamasını; iş ihtiyacını, kişisel katkıyı, teknik yaklaşımı ve sonuçları açıklayabilmek
Yan Haklar
- Sürekli öğrenme ve beceri geliştirme fırsatları
- Anlamlı etki yaratmak için araçlar ve esneklik
- İçgörülere, koçluğa ve liderlik gelişimine erişim
- Çeşitliliği ve kapsayıcılığı destekleyen bir çalışma kültürü
- Küresel müşterileri ve tanınmış markaları destekleme fırsatı
- Yapay zekâ uzmanları, analitik liderleri ve sektör uzmanlarıyla iş birliği
- Birden fazla müşteri sektöründeki görevlere maruz kalma
- Kariyer gelişimi fırsatları sunan küresel bir teslimat ağı