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.
Sun'iy intellekt tizimlari dasturiy ta'minot muhandisi - SI jamg'armasi - Kanadadan masofaviy
Haven Safety AI kompaniyasining korporativ xavfsizlik razvedkasi platformasi uchun ishlab chiqarish darajasidagi LLM konveyerlari va agentlar orkestratsiyasini yarating. Tartibga solinadigan sohalar uchun qidiruv, baholash, kuzatuvchanlik va model sifatini yaxshilang.
Tavsif
- Model va vosita chaqiruvlari, grafik so'rovlari, qidiruv, sifat nazoratlari va ixtisoslashgan agentlar o'rtasidagi topshirishlarni muvofiqlashtiradigan ko'p bosqichli LLM konveyerlarini ishlab chiqing va boshqaring.
- Haven kompaniyasining muvofiqlashtirilgan agentlar jamoasi va orkestratsiya qatlamini hodisa dalillaridan tahlil, ko'rib chiqish va korporativ o'rganishgacha kengaytiring.
- Neo4j grafik traversali, vektorli qidiruv va gibrid qidiruvdan foydalanib, kontekst tizimlarini loyihalang.
- Baholash ma'lumotlar to'plamlari, ball berish usullari, regressiya testlari to'plamlari, modellarni taqqoslash, inson ko'rib chiqishi sikllari va bosqich darajasidagi sifat atributsiyasini yarating.
- Trassirovka, vosita chaqiruvlarini audit qilish, xarajat va kechikishni monitoring qilish, xatolarni qayta ishlash hamda sifat panellarini qo'shing.
- Mijozlarga ta'sir qilishidan oldin orkestratsiya sikllari, gallyutsinatsiyalar va aniqlanmagan model driftini aniqlang.
- Vazifa talablariga qarab OpenAI, Anthropic va Google modellaridan birini tanlang.
- Mahsulot va bilim muhandisligi jamoalari bilan hamkorlik qilib, SI yo'l xaritasini belgilashga hissa qo'shing.
- CTOga hisobot bering va ta'sischilar jamoasining turli mas'uliyatlariga hissa qo'shing.
Talablar
- Haqiqiy mijozlar foydalanadigan LLM tizimlarini yetkazib berishni o'z ichiga olgan professional SI yoki mashinaviy o'rganish muhandisligi tajribasi.
- LangGraph, LangChain yoki unga teng framework yordamida ko'p bosqichli, vosita chaqiruvli 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 chiqishi sikllaridan foydalanadigan takrorlanadigan LLM baholash jarayoni.
- LLM kontekstini tayyorlash va nimani, qancha miqdorda hamda nima sababdan olish haqida asosli qarorlar qabul qilish tajribasi.
- Tizimlarni joylashtirish, monitoring qilish va hodisalarga javob berish bosqichlarida ularga egalik qilish tajribasi.
- Ishlab chiqarishdagi nosozlik yoki regressiyani tekshirish va hal qilish tajribasi.
- Model provayderlari bilan ishlash va sifat, kechikish, xarajat, kontekst hamda operatsion xavf o'rtasidagi muvozanatlarni tushuntira olish.
- Neo4j va Cypher yoki taqqoslanadigan grafik ma'lumotlar bazasi bo'yicha amaliy bilim, grafik ma'lumotlarini modellashtirishni tez o'rganish qobiliyati; qat'iy afzallik.
- Python dasturlash bo'yicha kuchli ko'nikmalar.
- FastAPI, asinxron xizmatlar, testlash, kuzatuvchanlik va qo'llab-quvvatlash oson bo'lgan interfeyslar bilan ishlab chiqarish tajribasi.
- Cypher, sxema evolyutsiyasi, MERGE andozalari, embeddinglar va jonli bilim grafigini boshqarishni o'z ichiga olgan ilg'or grafik tajribasi; afzallik.
- Korporativ SI xavfsizligi bo'yicha tajriba; afzallik.
- Azure va gibrid qidiruv bo'yicha tajriba; afzallik.
- Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch yoki shunga o'xshash platformalar bilan tajriba; afzallik.
- Avvalgi korporativ B2B SaaS tajribasi; qat'iy afzallik.
Imtiyozlar
- Katta mas'uliyatga ega bo'ladigan kichik jamoaga qo'shiling.
- Xavfsizlik jamoalaridan bevosita fikr-mulohaza oling va ishingizning mijozlarga ta'sirini ko'ring.
- CTO, mahsulot va bilim muhandisligi jamoalari bilan yaqindan ishlang.
- Muhim texnik qarorlarga ta'sir o'tkazing va o'zgarishlarni mijozlarga tez yetkazib bering.
- Xavfsizlik uchun muhim sohadagi murakkab fikrlash muammolarini hal qiling.
- O'lchanadigan, kuzatiladigan va yaxshilanadigan sifatga asoslangan, baholash birinchi o'rinda turadigan madaniyatda ishlang.