Ford Motor Company, geçmişi 1903 yılına uzanan, Amerika Birleşik Devletleri merkezli bir otomotiv üreticisidir. Şirket, araç geliştirip üretmenin yanı sıra mobilite hizmetleri, dijital deneyimler ve yazılım alanlarındaki çalışmalarını da genişletmektedir. Ford’un faaliyetleri, ulaşım, inovasyon, toplumsal etki ve sorumlu iş uygulamalarını bir araya getiren bir yaklaşımla sürdürülebilirlik çalışmalarını ve çevresel hedefleri de kapsamaktadır.
Veri Bilimci, Üretken Yapay Zekâ
Ford’un kurumsal ve mobilite uygulamaları için üretim ortamında büyük dil modeli ve üretken yapay zekâ çözümleri geliştirin. Değerlendirme çerçeveleri, ajan tabanlı iş akışları ve Google Cloud üzerinde makine öğrenimi sistemleri oluşturun.
Açıklama
- Kurumsal ve müşteri odaklı ihtiyaçlar için büyük dil modeli destekli uygulamaları tasarlayın ve prototip aşamasından üretim ortamına taşıyın.
- İstem geliştirme, yapılandırılmış çıktı, model yönlendirme, bağlam yönetimi ve model uyarlama yaklaşımları geliştirin.
- Kalite, doğruluk, alaka düzeyi, dayanıklılık, hız, maliyet, güvenlik ve kullanıcı deneyimini değerlendirmek için çerçeveler oluşturun.
- Planlama, araç kullanımı, bellek, öz değerlendirme, insan onayı ve çok adımlı iş akışları dâhil ajan tabanlı yapay zekâ yeteneklerini uygulayın.
- Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub ve ilgili hizmetleri kullanarak Google Cloud üzerinde ölçeklenebilir yapay zekâ ve makine öğrenimi çözümleri geliştirin ve dağıtın.
- Kurumsal platform ve uygulamalarla bağlantı kuran yeniden kullanılabilir Python bileşenleri, API’ler, deney hatları ve veri ürünleri oluşturun.
- Modelleme, deney, değerlendirme ve üretim için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri hatları oluşturun ve sürdürün.
- Keşifsel analiz yapın, özellik mühendisliği uygulayın, istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerinden yararlanın.
- Dağıtılan modelleri ve uygulamaları iyileştirmek için gözlemlenebilirlik, izleme, koruma önlemleri, otomatik testler ve geri bildirim döngüleri kurun.
- Teknik bulguları, ödünleşimleri, riskleri ve önerileri teknik ve teknik olmayan paydaşlara sunun.
- Üretken yapay zekâdaki gelişmeleri takip edin ve ilgili araştırmaları pratik iş ihtiyaçlarına uygulayın.
Gereksinimler
- Veri bilimi, bilgisayar bilimi, istatistik, matematik, mühendislik veya ilgili bir alanda lisans derecesi ya da ilgili eğitim ve deneyimin eşdeğer bileşimi.
- İş sorunlarına istatistiksel analiz ve geleneksel makine öğrenimi yöntemlerini uygulama konusunda en az 2 yıl deneyim.
- Veri keşfi ve özellik mühendisliğinden model doğrulama, dağıtım ve izlemeye kadar uçtan uca veri bilimi çözümleri sunma konusunda en az 2 yıl deneyim.
- Veri bilimi, makine öğrenimi, uygulamalı yapay zekâ, doğal dil işleme veya ilgili bir teknik rolde en az 2 yıl profesyonel deneyim.
- Python ile en az 2 yıl programlama deneyimi ve SQL bilgisi; sürdürülebilir, test edilebilir ve üretim kalitesinde kod yazma deneyimi.
- Ticari veya açık kaynaklı büyük dil modelleriyle uygulama geliştirme konusunda en az 1 yıl deneyim.
- İstem mühendisliği, büyük dil modeli değerlendirmesi, model entegrasyonu ve temel doğal dil işleme kavramlarıyla en az 1 yıl çalışma deneyimi.
- GCP veri ve yapay zekâ hizmetlerini, özellikle Vertex AI ve BigQuery’yi kullanma konusunda en az 1 yıl deneyim ya da başka bir büyük bulut platformunda benzer deneyim ve GCP’ye geçiş yapabilme becerisi.
- Git, API’ler, kapsayıcılar, CI/CD, kimlik ve erişim yönetimi ile üretim izleme dâhil modern yazılım geliştirme ve buluta dağıtım uygulamalarında en az 1 yıl deneyim.
- Araç kullanan ajanlar, iş akışı orkestrasyonu veya çoklu ajan sistemleri dâhil ajan tabanlı yapay zekâ deneyimi tercih sebebidir.
- İlgili bir alanda yüksek lisans derecesi tercih sebebidir.
- Ajan tabanlı yapay zekâ sistemleri tasarlama veya dağıtma konusunda en az 5 yıl deneyim tercih sebebidir.
- Belirsiz iş ihtiyaçlarını ölçülebilir teknik hedeflere dönüştürebilme.
- Güçlü analitik düşünme, problem çözme, dokümantasyon ve iletişim becerileri.
- Model Garden, Generative AI Studio, özel eğitim, model uç noktaları, işlem hatları, değerlendirme ve izleme gibi Vertex AI özellikleriyle uygulamalı deneyim.
- BigQuery, BigQuery ML, Dataflow veya ilgili GCP hizmetleriyle analitik ve makine öğrenimi iş akışları oluşturma deneyimi.
- İnce ayar, parametre açısından verimli uyarlama, sentetik veri üretimi, damıtma ya da model sunumu ve optimizasyonu deneyimi.
- Üretken yapay zekâ için değerlendirme veri kümeleri, otomatik değerlendiriciler, karşıt testler, kırmızı takım senaryoları ve regresyon test paketleri oluşturma deneyimi.
- LLMOps ve MLOps; model ve istem sürümleme, deney takibi, izleme, ölçeklenebilir çıkarım ve maliyet optimizasyonu bilgisi.
- Düzenlemeye tabi, güvenlik odaklı veya büyük ölçekli kurumsal ortamlarda yapay zekâ çözümleri sunma deneyimi.
- Amerika Birleşik Devletleri’nde yasal olarak çalışma iznine sahip olmalıdır.
- Vize sponsorluğu sağlanmamaktadır.
Yan Haklar
- Sağlık, diş, göz ve reçeteli ilaç kapsamı hemen başlar.
- Esnek aile bakım günleri.
- Ücretli ebeveyn izni.
- Yeni ebeveynlerin işe dönüşüne yardımcı programlar.
- Sübvansiyonlu yedek çocuk bakımı.
- Evlat edinme ve taşıyıcı annelik masraflarının geri ödenmesi ile doğurganlık tedavileri dâhil aile kurma desteği.
- Çalışanlar ve aile üyeleri için araç indirimleri.
- Yönetici araç kiralama programları.
- Öğrenim desteği.
- Aktif çalışan kaynak grupları.
- Bireysel ve ekip hâlinde toplum hizmeti için ücretli izin.
- Noel ile yılbaşı arasındaki haftayı da kapsayan kapsamlı ücretli tatil takvimi.
- Ücretli izin ve ek tatil süresi satın alma seçeneği.