1.001 – 5.000 Çalışanlar
Nitelikli Çalışan Vizesi SponsoruEuromonitor International, 1972 yılında kurulmuş, 1.001–5.000 çalışanı bulunan köklü bir şirkettir. İşe alım profili, nitelikli çalışanlara sponsorluk sunduğunu göstermekte ve bu durum şirketi deneyimli bir uluslararası işverenle kariyer fırsatlarını araştıran profesyoneller için ilgili kılmaktadır.
Kıdemli Yazılım Mühendisi, Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Euromonitor’ın yapay zekâ platformu için yeniden kullanılabilir sıralama, bilgi erişimi ve değerlendirme hizmetleri geliştirin. Küresel pazar araştırması ve veri analitiği işindeki ürün ekiplerinin yapay zekâ yetenekleri sunmasına katkıda bulunun.
Açıklama
- Ölçülebilir kalite taban çizgileriyle, deneylerden ortak hizmetlere uzanan yeniden kullanılabilir sıralama, kişiselleştirme ve öneri bileşenleri geliştirin.
- Özenle seçilmiş altın standart veri kümeleri, LLM-as-judge işlem hatları, CI regresyon kontrolleri ve kalite ölçümleriyle ortak bir değerlendirme altyapısı kurup işletin.
- Parçalama ve indeksleme stratejileri, hibrit arama, yeniden sıralama ve gömme yaşam döngüsü yönetimiyle yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerde bilgi erişimini iyileştirin.
- Deneyler tasarlamak, değerlendiricileri kalibre etmek ve kalite değişikliklerini yorumlamak için titiz istatistiksel yöntemler kullanın.
- Bilgi erişimi, sıralama, değerlendirme ve ajan tabanlı yapay zekâ platform bileşenleri için arka uç hizmetleri ve API’ler tasarlayıp geliştirin.
- Temiz SDK arayüzleri, geriye dönük uyumluluk ve disiplinli soyutlamalar sağlayarak ajan çerçevesine, becerilere ve araç kayıt sistemine katkıda bulunun.
- Üretim bileşenlerine gözlemlenebilirlik, maliyet ve token telemetrisi, kalite kontrolleri ve Sorumlu Yapay Zekâ önlemleri ekleyin.
- Referans uygulamalar, dokümantasyon ve yerleşik geliştirme kalıpları aracılığıyla platformu kullanan ekiplerin benimsemesine yardımcı olun.
- Platformu bulut tabanlı yerel uygulamalarla uyumlu hâle getirmek için Mühendislik, Mimari ve Veri Platformu ekipleriyle çalışın.
- Tasarım incelemeleri, test standartları ve mentorluk yoluyla mühendislik uygulamalarını güçlendirin.
- Bengaluru’da bulunan Yapay Zekâ ve Veri Bilimi ekibinin bir parçası olarak Teknik Lider’e bağlı çalışın.
Gereksinimler
- Veri bilimi ve yazılım mühendisliği alanlarında toplam en az 7 yıl deneyim.
- Makine öğreniminin temellerini, sıralama, öneri sistemleri veya NLP deneyimini ve değerlendirmeleri tasarlayıp yorumlamaya yetecek istatistik bilgisini kapsayan güçlü uygulamalı veri bilimi becerileri.
- Birden fazla ekip tarafından benimsenen yeniden kullanılabilir hizmetler, kütüphaneler veya bileşenler olarak yapay zekâ ve veri bilimi yetenekleri geliştirdiğini gösteren deneyim.
- RAG ve bilgi erişim sistemlerinin yanı sıra LangGraph, LangChain, LlamaIndex veya Semantic Kernel gibi orkestrasyon çerçeveleriyle uygulamalı üretken yapay zekâ mühendisliği deneyimi.
- İstem ve değerlendirme araçlarını kullanma deneyimi.
- Elasticsearch, OpenSearch, Azure AI Search, pgvector veya özel bir vektör veritabanı gibi vektör ya da hibrit arama teknolojilerini kullanma deneyimi.
- API ve hizmet tasarımı, veri işlem hatları ve Azure, AWS veya GCP üzerinde üretim operasyonlarını kapsayan güçlü arka uç mühendisliği becerileri.
- Kubernetes ile kapsayıcı orkestrasyonu deneyimi.
- Güçlü Python becerileri ve C#, Java, Go veya TypeScript gibi en az bir ek arka uç dilinde çalışma yeterliliği.
- LLM iş yükleri için gözlemlenebilirlik ve izleme, otomatik testler, CI/CD ve maliyet bilincini kapsayan üretim mühendisliği disiplini.
- Teknik yaklaşımları, ödünleşimleri, kısıtları ve sonuçları mühendislere, ürün sahiplerine ve diğer paydaşlara açıkça anlatabilme.
- MCP veya araç çağırma protokolleri, ajan çalışma zamanları ya da yönlendirme, önbellekleme ve geri dönüş gibi LLM ağ geçidi kalıpları konusunda deneyim.
- LLM-as-judge sistemlerini kalibre etme, altın standart veri kümesi yöntemlerini kullanma veya çevrimiçi deneyler yürütme deneyimi.
- Ragas, DeepEval veya promptfoo gibi değerlendirme çerçevelerini kullanma deneyimi.
- Temel model API’lerini kullanmanın ötesinde eğitim veya ince ayar dâhil, PyTorch, TensorFlow ya da scikit-learn ile model geliştirme deneyimi.
- AutoGen, CrewAI, OpenAI Agents SDK, MLflow, Azure Machine Learning, SageMaker veya Vertex AI hakkında bilgi sahibi olma.
- Dahili platformlara, açık kaynak kütüphanelere veya harici kullanıcıları olan SDK’lara katkıda bulunmuş olma.
- Büyük ölçekte bilgi erişimi veya arama alaka düzeyi deneyimi.
- Pazar araştırması, yayıncılık, bilgi hizmetleri ya da doğruluğun kritik olduğu başka bir alanda geçmiş deneyim.
Yan Haklar
- Esnek çalışma saatleri.
- İş çıkışı buluşmaları ile yaz ve Noel partileri dâhil düzenli sosyal etkinlikler.
- Her yıl iki gönüllülük günü.
- Yeni başlayanlar adına bağışlar ve çeşitli girişimlerle yerel ve uluslararası hayır kurumlarına destek.
- Rekabetçi maaşlar.
- Özel sağlık sigortası.
- Cömert yıllık izin hakkı.
- Kapsamlı eğitim ve gelişim fırsatları.
- Departman içinde ve departmanlar arasında terfi fırsatları.
- Yetenekli çalışanlara ödüller.
- Eşit istihdam fırsatları ve ayrımcılık yapmama taahhüdü.