Quantiphi — tashkilotlarga sun’iy intellekt, ma’lumotlar va bulut texnologiyalaridan murakkab biznes muammolarini hal etishda foydalanishga yordam beradigan, sun’iy intellektga ustuvor yo‘nalish beruvchi raqamli muhandislik kompaniyasi. 2013-yilda tashkil etilgan kompaniya kengaytiriladigan sun’iy intellekt ilovalarini yaratish, ma’lumotlar tahlili imkoniyatlarini rivojlantirish, bulut infratuzilmasini modernizatsiya qilish va buyurtmaga mos yechimlarni joriy etish uchun konsalting hamda muhandislik tajribasini birlashtiradi. Uning faoliyati sog‘liqni saqlash, moliya, ta’lim, chakana savdo va logistika kabi sohalardagi tashkilotlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Texnologik hamkorlari qatoriga AWS, Google Cloud va NVIDIA kiradi. Quantiphi jamoalari ilg‘or texnologiyalarni korporativ transformatsiya uchun amaliy yechimlarga aylantirishga e’tibor qaratadi.
Quantiphi kompaniyasida katta mashinaviy o‘rganish muhandisi — Mumbayda ofisda
Quantiphi kompaniyasida kengaytiriladigan mashinaviy o‘rganish, LLM va suhbatlashuvchi sun’iy intellekt tizimlarini loyihalash hamda yetkazib berishga rahbarlik qiling. Agent freymvorklari, MLOps imkoniyatlari va AWS bilan integratsiyalangan yechimlar yarating.
Tavsif
- An’anaviy mashinaviy o‘rganish, LLM va suhbatlashuvchi sun’iy intellektni qamrab oladigan kengaytiriladigan mashinaviy o‘rganish yechimlarini loyihalang, ishlab chiqing va ishga tushiring.
- Ma’lumotlarni tayyorlash va xususiyatlar muhandisligidan tortib modelni ishlab chiqish, tekshirish, ishga tushirish va monitoringigacha bo‘lgan mashinaviy o‘rganish hamda sun’iy intellektning to‘liq hayotiy siklini boshqaring.
- Vositalarni chaqirish va muvofiqlashtirilgan ko‘p agentli ish jarayonlariga ega, ishlab chiqarishga tayyor agent freymvorklarini yarating.
- Mashinaviy o‘rganish va LLM asosidagi tizimlarda MLOps amaliyotlarini qo‘llang.
- Mashinaviy o‘rganish va suhbatlashuvchi sun’iy intellekt yechimlarini korporativ ilovalar hamda tashqi xizmatlar bilan bog‘laydigan ishonchli REST API’larni ishlab chiqing.
- Sun’iy intellekt tizimlari uchun kengaytiriladigan suhbat analitikasi va kuzatuvchanlik imkoniyatlarini yarating.
- Biznes ehtiyojlarini kengaytiriladigan mashinaviy o‘rganish va sun’iy intellekt yechimlariga aylantirish uchun ma’lumotlar olimlari, ma’lumotlar muhandislari, mahsulot menejerlari va manfaatdor tomonlar bilan hamkorlik qiling.
- LLM asosidagi yechimlar arxitekturasini yarating va AWS infratuzilmasida agent freymvorklarini ishlab chiqishga rahbarlik qiling.
Talablar
- 4-7 yillik professional tajriba.
- An’anaviy mashinaviy o‘rganish va LLM asosidagi suhbatlashuvchi sun’iy intellektni o‘z ichiga olgan yirik miqyosdagi mashinaviy o‘rganish yechimlarini loyihalash, ishlab chiqish va ishga tushirish bo‘yicha tasdiqlangan qobiliyat.
- Ma’lumotlarni tayyorlash, xususiyatlar muhandisligi, modelni ishlab chiqish, tekshirish, ishga tushirish va monitoringni o‘z ichiga olgan mashinaviy o‘rganish hamda sun’iy intellektning to‘liq hayotiy siklini boshqarish tajribasi.
- Ishlab chiqarish darajasidagi agent freymvorklari, vositalarni chaqirish ish jarayonlari va ko‘p agentli muvofiqlashtirishni loyihalash tajribasi.
- Mashinaviy o‘rganish va LLM tizimlarini ishga tushirish, monitoring qilish hamda optimallashtirishni qamrab oladigan MLOps tajribasi.
- Regressiya, qaror daraxtlari, SVM, ansambl usullari, klasterlash, ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash, xususiyatlarni tanlash va statistik modellashtirish bo‘yicha kuchli bilim.
- Prompt muhandisligi, kontekstni optimallashtirish, agentlarning fikrlash usullari, RAG, vektor ma’lumotlar bazalari va semantik qidiruv bo‘yicha ilg‘or tushuncha.
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain va CrewAI bilan kuchli Python ko‘nikmalari.
- Mashinaviy o‘rganish modellari va suhbatlashuvchi sun’iy intellekt ilovalari uchun mustahkam REST API’lar yaratish tajribasi.
- SageMaker va Bedrock kabi AWS xizmatlari bilan tajriba.
- Kengaytiriladigan suhbat analitikasi va sun’iy intellekt kuzatuvchanligi freymvorklarini ishlab chiqish tajribasi.
- Muammolarni hal qilish, muloqot va manfaatdor tomonlarni boshqarish ko‘nikmalari yuqori darajada bo‘lishi kerak.
- Model Context Protocol (MCP) yoki unga o‘xshash agentlararo aloqa standartlari bilan tajriba afzal.
- Mijozlarni qo‘llab-quvvatlashni avtomatlashtirish yoki aloqa markazi texnologiyalari bilan tajriba afzal.
- AWS ML Specialty, Azure AI Engineer yoki Google Cloud ML Engineer kabi bulutli sun’iy intellekt sertifikatlari afzal.
Imtiyozlar
- Shaffoflik, xilma-xillik, halollik, o‘rganish va martaba rivojiga asoslangan ish muhiti.
- Innovatsiyalarni kasbiy va shaxsiy o‘sish bilan birga qo‘llab-quvvatlaydigan muhit.