AI Fund, yapay zekâ etrafında kurulan şirketlerin hayata geçirilmesine ve geliştirilmesine yardımcı olan bir girişim stüdyosudur. Kurucular ve teknoloji öncüleriyle birlikte çalışarak azınlık ortak kurucu rolünü üstlenir ve üretim, ruh sağlığı, eğitim ve sağlık hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yapay zekâ uygulamalarının oluşturulmasını destekler. Çalışmaları, girişim kurmayı farklı sektörlerdeki sorunlara yapay zekâ uygulayan ekiplere yönelik pratik destekle bir araya getirir.
Yazılım Mühendisi, Yapay Zekâ Sistemleri (ABD'de Uzaktan)
Haven Safety'nin kurumsal güvenlik istihbaratı platformu için üretim ortamında çalışan LLM ajanları geliştirin. Güvenlik açısından kritik incelemeler için erişim, değerlendirme, gözlemlenebilirlik ve güvenilirlik sistemlerinin sorumluluğunu üstlenin.
Açıklama
- Model ve araç çağrılarını, grafik sorgularını, erişimi, kalite kapılarını ve uzman ajanlar arasındaki devirleri koordine eden çok adımlı LLM işlem hatları geliştirin ve çalıştırın.
- Haven'ın koordineli ajan ekibini ve orkestrasyon katmanını olay kanıtlarından analiz, inceleme ve kurumsal öğrenmeye kadar genişletin.
- Neo4j dolaşımı, vektör araması ve hibrit erişim kullanarak bağlam katmanını oluşturun.
- Değerlendirme veri kümeleri, puanlama yöntemleri, regresyon paketleri, model karşılaştırmaları, insan inceleme döngüleri ve aşama düzeyinde kalite atfı geliştirin.
- İzleme, araç çağrısı denetimi, maliyet ve gecikme takibi, hata kurtarma ve kalite panoları ekleyin.
- Ajan döngülerini, halüsinasyonları ve müşterileri etkilemeden önce sessiz performans kaymalarını belirleyin.
- Görev gereksinimlerine göre OpenAI, Anthropic ve Google modelleri arasında seçim yapın.
- Ürün ve bilgi mühendisliği ekipleriyle yakın çalışın.
- Yapay zekâ yol haritasının yönüne katkıda bulunun.
- Üretim kanıtlarını kullanarak yapay zekâ ve LLM akıl yürütme sistemlerini tasarlayın, teslim edin, enstrümante edin ve sürekli iyileştirin.
- Doğrudan CTO'ya rapor verin.
Gereksinimler
- Gerçek müşteriler tarafından kullanılan LLM sistemlerini hayata geçirme deneyimi de dâhil olmak üzere yapay zekâ veya makine öğrenimi mühendisliği deneyimi.
- LangGraph, LangChain veya benzer bir çerçeveyle çok adımlı, araç kullanan iş akışları oluşturma ve sorun giderme konusunda pratik deneyim.
- Temsili veri kümeleri, regresyon testleri, LLM-as-judge yöntemleri veya insan inceleme döngüleri kullanarak LLM değerlendirmesine sistematik yaklaşım.
- LLM'ler için bağlam hazırlama; neyin, ne kadar ve neden alınacağı konusunda net gerekçelendirme.
- Dağıtım, izleme ve olay müdahalesi dâhil olmak üzere üretim sistemlerinin sorumluluğunu üstlenme; hataları veya regresyonları teşhis edip çözme deneyimi.
- Model sağlayıcıları arasında çalışabilme ve kalite, gecikme, maliyet, bağlam ve operasyonel risk arasındaki ödünleşimleri açıklayabilme.
- Öncelikli olarak tercih edilir: Neo4j ve Cypher veya benzer bir grafik veritabanı deneyimi; ayrıca grafik veri modellemeyi hızla öğrenebilme.
- İleri düzey Python becerileri.
- FastAPI, asenkron servisler, test, gözlemlenebilirlik ve sürdürülebilir arayüzlerle üretim deneyimi.
- Tercihen: Cypher uzmanlığı, şema evrimi, MERGE kalıpları, gömme vektörleri ve canlı bir bilgi grafiğinin işletilmesi.
- Tercihen: istem enjeksiyonu, bağlam sızıntısını önleme, kiracı izolasyonu, rol tabanlı erişim ve politika katmanlarının ayrıştırılması hakkında farkındalık.
- Tercihen: Azure'da üretim yapay zekâ servislerini işletme ve Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch veya benzer bir platformla çalışma deneyimi.
- Öncelikli olarak tercih edilir: daha önce kurumsal bir ortamda çalışma deneyimi.
- Başvuru sahipleri Amerika Birleşik Devletleri'nde bulunmalıdır; taşınma değerlendirilmeyecektir.
Yan Haklar
- Önemli yapay zekâ akıl yürütme sorunları üzerinde çalışın.
- Mühendislik uygulamalarında değerlendirmeye öncelik veren bir ekibe katılın.
- Müşteriler üzerinde doğrudan ve görünür etkisi olan teknoloji sunun.
- Küçük bir ekip içinde geniş kapsamlı sorumluluk üstlenin.
- Güvenlik ekiplerinden ve son kullanıcılardan doğrudan girdi alın.
- CTO, ürün ve bilgi mühendisliği ekipleriyle yakın çalışın.
- Önemli teknik kararlar alın ve sonuçların hızla müşterilere ulaştığını görün.