AI Fund sun’iy intellekt asosida quriladigan kompaniyalarni ishga tushirish va rivojlantirishga yordam beradigan venchur studiyadir. Ta’sischilar va texnologiya kashshoflari bilan hamkorlik qilib, u minoritar hammuassis rolini bajaradi hamda ishlab chiqarish, ruhiy salomatlik, ta’lim va sog‘liqni saqlash kabi sohalarda sun’iy intellekt ilovalarini yaratishni qo‘llab-quvvatlaydi. Uning faoliyati venchur kompaniyalar qurishni sun’iy intellektni turli sohalardagi muammolarga tatbiq etayotgan jamoalarga amaliy yordam bilan birlashtiradi.
Dasturiy ta'minot muhandisi, sun'iy intellekt tizimlari (AQShda masofadan)
Haven Safety kompaniyasining korporativ xavfsizlik razvedkasi platformasi uchun ishlab chiqarish muhitida ishlaydigan LLM agentlarini yarating. Xavfsizlik jihatidan muhim tekshiruvlar uchun qidiruv, baholash, kuzatuvchanlik va ishonchlilik tizimlariga egalik qiling.
Tavsif
- Model va vosita chaqiruvlari, grafik so‘rovlari, qidiruv, sifat nazorati va ixtisoslashgan agentlar o‘rtasidagi topshiriq almashinuvini muvofiqlashtiradigan ko‘p bosqichli LLM konveyerlarini ishlab chiqing va ishga tushiring.
- Haven kompaniyasining muvofiqlashtirilgan agentlar jamoasi va orkestratsiya qatlamini hodisa dalillaridan tortib tahlil, ko‘rib chiqish va korporativ o‘rganishgacha kengaytiring.
- Neo4j bo‘ylab travers, vektorli qidiruv va gibrid qidiruvdan foydalanib, kontekst qatlamini yarating.
- Baholash ma’lumotlar to‘plamlari, ball berish usullari, regressiya to‘plamlari, modellarni taqqoslash, inson ko‘rib chiqish davrlari va bosqich darajasidagi sifat atributsiyasini ishlab chiqing.
- Trassirovka, vosita chaqiruvlarini audit qilish, xarajat va kechikishni kuzatish, xatolardan tiklanish hamda sifat panellarini qo‘shing.
- Agent sikllari, gallyutsinatsiyalar va mijozlarga ta’sir qilishidan oldin sezilmaydigan unumdorlik pasayishlarini aniqlang.
- Vazifa talablariga qarab OpenAI, Anthropic va Google modellaridan birini tanlang.
- Mahsulot va bilim muhandisligi jamoalari bilan yaqindan ishlang.
- Sun’iy intellekt yo‘l xaritasining yo‘nalishiga hissa qo‘shing.
- Ishlab chiqarishdagi dalillardan foydalanib, sun’iy intellekt va LLM fikrlash tizimlarini loyihalang, yetkazib bering, asboblar bilan jihozlang va uzluksiz takomillashtiring.
- Bevosita CTOga hisobot bering.
Talablar
- Haqiqiy mijozlar foydalanadigan LLM tizimlarini yetkazib berish tajribasini ham o‘z ichiga olgan sun’iy intellekt yoki mashinaviy o‘rganish muhandisligi tajribasi.
- LangGraph, LangChain yoki shunga o‘xshash freymvork yordamida ko‘p bosqichli, vositalardan foydalanadigan ish jarayonlarini yaratish va muammolarini bartaraf etish bo‘yicha amaliy tajriba.
- Vakil ma’lumotlar to‘plamlari, regressiya testlari, LLM-as-judge usullari yoki inson ko‘rib chiqish davrlaridan foydalanib, LLMni baholashga tizimli yondashuv.
- LLMlar uchun kontekst tayyorlash tajribasi: nimani, qancha miqdorda va nima sababdan qidirish kerakligini aniq asoslay olish.
- Ishlab chiqarish tizimlarini joylashtirish, kuzatish va hodisalarga javob berishgacha boshqarish; xatolar yoki regressiyalarni tashxislash va bartaraf etish tajribasi.
- Turli model provayderlari bilan ishlash va sifat, kechikish, xarajat, kontekst hamda operatsion xavf o‘rtasidagi murosalarni tushuntira olish.
- Juda ma’qul: Neo4j va Cypher yoki shunga o‘xshash grafik ma’lumotlar bazasi bilan ishlash tajribasi, shuningdek grafik ma’lumotlarini modellashtirishni tez o‘rganish qobiliyati.
- Python tilini yuqori darajada bilish.
- FastAPI, asinxron servislar, testlash, kuzatuvchanlik va qo‘llab-quvvatlashga qulay interfeyslar bilan ishlab chiqarish tajribasi.
- Qo‘shimcha afzallik: Cypher bo‘yicha tajriba, sxema evolyutsiyasi, MERGE andozalari, embeddinglar va faol bilim grafigini boshqarish.
- Qo‘shimcha afzallik: prompt injection, kontekst sizib chiqishining oldini olish, tenantlarni izolyatsiya qilish, rollarga asoslangan kirish va siyosat qatlamlarini ajratish haqida xabardorlik.
- Qo‘shimcha afzallik: Azure’da ishlab chiqarish AI servislarini boshqarish hamda Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch yoki shunga o‘xshash platforma bilan ishlash tajribasi.
- Juda ma’qul: avval korporativ muhitda ishlagan bo‘lish.
- Nomzodlar Amerika Qo‘shma Shtatlarida joylashgan bo‘lishi kerak; ko‘chib borish ko‘rib chiqilmaydi.
Imtiyozlar
- Keng ko‘lamli AI fikrlash muammolari ustida ishlang.
- Muhandislik amaliyotida baholashga ustuvor ahamiyat beradigan jamoaga qo‘shiling.
- Mijozlarga bevosita va ko‘rinadigan ta’sir ko‘rsatadigan texnologiyani yetkazing.
- Kichik jamoada keng mas’uliyatni o‘z zimmangizga oling.
- Xavfsizlik jamoalari va yakuniy foydalanuvchilardan bevosita fikr oling.
- CTO, mahsulot va bilim muhandisligi jamoalari bilan yaqindan ishlang.
- Muhim texnik qarorlar qabul qiling va natijalar mijozlarga tez yetib borishini ko‘ring.