Volga Partners
Volga Partners
Volga Partners sunʼiy intellekt, mashinaviy o‘qitish va dasturiy taʼminot yaratishga yo‘naltirilgan korporativ texnologiyalar xizmatlari kompaniyasidir. Kompaniya maʼlumotlarni annotatsiyalash va belgilash, kontentni moderatsiya qilish, lingvistik xizmatlar, generativ sunʼiy intellekt asosidagi mijozlarga xizmat ko‘rsatish platformalari, shuningdek veb, mobil va full-stack ishlab chiqish, kiberxavfsizlik bo‘yicha maslahat hamda elektron tijoratni qamrab oluvchi IT loyihalarini amalga oshiradi. U ushbu xizmatlarni ko‘p tilli kraud ishchi kuchining katta tarmog‘i va masofadan, talab asosida jalb qilinadigan resurslar orqali qo‘llab-quvvatlab, korporativ mijozlarga kengaytiriladigan sunʼiy intellekt va dasturiy taʼminot yechimlarini ishlab chiqish hamda boshqarishda yordam beradi.

Sun’iy intellekt va backend muhandisi

Volga Partners uchun LLM, RAG va avtomatlashtirish yechimlarini o‘z ichiga olgan ishlab chiqarish darajasidagi sun’iy intellekt va backend tizimlarini yarating. Modellarni o‘qiting, API’larni integratsiya qiling va mashinaviy o‘rganish tadqiqotlarini masshtablanadigan mijoz ilovalariga aylantiring.

Tavsif

  • LLM’lar, RAG, agentli ish jarayonlari hamda mashinaviy yoki chuqur o‘rganish tizimlarini qamrab oluvchi sun’iy intellekt yechimlarini loyihalang, ishlab chiqing va ishga tushiring.
  • Aniqlik, kechikish, xarajat va joriy etish murakkabligini hisobga olgan holda modellar va arxitekturalarni tanlang.
  • Ma’lumotlarni tayyorlash va baholashni qamrab olgan holda PyTorch yoki Keras yordamida modellarni o‘qiting va nozik sozlang.
  • Tadqiqot usullarini mahsulotlarga kiritishdan oldin amalga oshiring va taqqoslab baholang.
  • API’lar, inferens konveyerlari va backend integratsiyalarini ishlab chiqing.
  • Baholash metrikalarini belgilang hamda tizim sifati, kechikish va xarajatlarni kuzating.
  • Ishga tushirilgan sun’iy intellekt tizimlarini kuzating, muammolarni bartaraf eting va ularning unumdorligini oshiring.
  • Ishlab chiqarishga tayyorlikni tekshiring va foydalanuvchilarga ta’sir qilishidan oldin regressiyalarni aniqlang.
  • Sun’iy intellekt imkoniyatlarini ilovalarga joylashtirish uchun dasturiy ta’minot muhandisligi va mahsulot jamoalari bilan ishlang.
  • Texnik muhokamalar va muhandislik qarorlarida ishtirok eting.
  • Tizim arxitekturasi, joriy etish strategiyalari va muhim texnik qarorlarni hujjatlashtiring.
  • Mashinaviy o‘rganish bo‘yicha tadqiqot maqolalarini ko‘rib chiqing va baholang.
  • Istiqbolli tadqiqot yondashuvlarini amaliy implementatsiyalarga aylantiring va zarur bo‘lsa natijalarni qayta ishlab chiqing.
  • Yangi sun’iy intellekt usullarini ishlab chiqarishda ishonchli foydalanish uchun moslashtiring.
  • Sun’iy intellekt va muhandislik tashabbuslarida doimiy innovatsiyalarni qo‘llab-quvvatlang.
  • Muhandislik rahbarlari, mahsulot jamoalari, dasturiy ta’minot va backend muhandislari hamda global sun’iy intellekt tadqiqot va ishlab chiqish guruhlari bilan muvofiqlashing.
  • O‘lchanadigan natijalarga ega, ishlab chiqarishga tayyor sun’iy intellekt tizimlarini yetkazib bering.
  • Tadqiqot natijalarini amaliy muhandislik yechimlariga aylantiring.
  • Masshtablanadigan ishni qo‘llab-quvvatlash uchun texnik hujjatlar yarating va ulashing.

Talablar

  • Ishlab chiqarishda kamida bitta tizimni ishga tushirishni o‘z ichiga olgan holda, sun’iy intellekt yoki mashinaviy o‘rganish muhandisligida kamida uch yillik amaliy tajriba.
  • Tokenizatsiya, embeddinglar, tasniflash, nomlangan obyektlarni aniqlash va axborotni ajratib olishni qamrab oluvchi kuchli NLP bilimi.
  • Kod yozish, Git, testlash, API va tizim dizayni hamda xatolarni tuzatish bo‘yicha kuchli dasturiy ta’minot muhandisligi qobiliyati.
  • PyTorch yoki Keras yordamida modellarni o‘qitish bo‘yicha amaliy tajriba.
  • Transformerlar va variatsion avtoenkoderlar kabi generativ arxitekturalarni tushunish.
  • RAG, embeddinglar va vektor ma’lumotlar bazalari, shuningdek prompt yoki baholash dizaynini o‘z ichiga olgan holda LLM’lar bilan ishlab chiqarish tajribasi.
  • FastAPI yoki taqqoslanadigan freymvork, Docker va AWS, GCP yoki Azure kabi bulut platformalaridan biri bilan tajriba.
  • Mashinaviy o‘rganish tadqiqotlarini talqin qilish va tushunchalarni ishlaydigan kodga aylantirish qobiliyati.
  • Afzal: LLM’larni LoRA yoki mustahkamlovchi o‘rganishga asoslangan usullar bilan nozik sozlash tajribasi.
  • Afzal: SQL ma’lumotlar bazalari bo‘yicha bilim.
  • Afzal: LangGraph yoki LangChain kabi agent freymvorklari bilan tanishlik.
  • Afzal: Kubernetes, CI/CD va modelni taqdim etish infratuzilmasi bilan tajriba.
  • Afzal: Ochiq manbali loyihalarga hissa qo‘shish yoki nashr etilgan tadqiqot natijalarini qayta ishlab chiqish tajribasi.
  • Ish vaqti PKT bo‘yicha 19:00 dan 04:00 gacha.

Imtiyozlar

  • Hamkorlik Volga Partners orqali amalga oshiriladi, shartnoma va to‘lov ma’muriyatini esa Deel qo‘llab-quvvatlaydi.
  • 90 kunlik sinov muddati amal qiladi.
  • Tibbiy sug‘urta kompaniya tomonidan moliyalashtiriladi.
  • Kompaniya siyosatiga muvofiq haq to‘lanadigan ta’til beriladi.
  • Kompaniya tomonidan nishonlanadigan bayramlarda bayram kunlari uchun haq to‘lanadi.
  • Volga Partners rivojlanayotgan sun’iy intellekt tashkilotida karyera rivoji va kasbiy o‘sish imkoniyatlarini taklif qiladi.

O‘xshash ish o‘rinlari

Capital Group

Cybersecurity Data Engineering Manager

Capital Group
5 001 – 10 000 Xodimlar
H1B vizasi homiysiB2CFintexMoliya

Lead cybersecurity data engineering, SIEM platforms, and analytics strategy at Capital Group. Guide technical teams in turning security data into intelligence that helps reduce organizational risk.

Ochish
Snowflake

Senior Engineering Manager, Snowpark at Snowflake

Snowflake

Lead Snowflake’s Snowpark distributed compute platform for AI, machine learning, data science, and data engineering. Set technical direction, improve platform reliability, and grow the engineering team.

Ochish
Boeing

Boeing Software Engineering Manager, Space Mission Systems

Boeing

Lead software architecture, development, and testing for Boeing’s next-generation space and ground mission systems. Manage engineering teams, stakeholder relationships, budgets, and delivery milestones.

Ochish