Ford Motor Company là nhà sản xuất ô tô có trụ sở tại Hoa Kỳ, với lịch sử hình thành từ năm 1903. Bên cạnh việc phát triển và sản xuất phương tiện, công ty đang mở rộng trọng tâm sang các dịch vụ di chuyển, trải nghiệm kỹ thuật số và phần mềm. Ford cũng triển khai các sáng kiến về phát triển bền vững và đặt ra những mục tiêu về môi trường, thể hiện cách tiếp cận kết nối giao thông, đổi mới, tác động đến cộng đồng và hoạt động kinh doanh có trách nhiệm.
Kỹ sư Khoa học Dữ liệu, NLP và AI tạo sinh tại Ford, Ấn Độ, Làm việc kết hợp
Phát triển các sản phẩm NLP, LLM và AI tạo sinh cho các bài toán trong ngành ô tô tại Ford. Xây dựng pipeline đa phương thức, quy trình tác tử, API và ứng dụng hướng người dùng ở quy mô lớn.
Mô tả
- Xây dựng các ứng dụng và sản phẩm NLP, LLM và AI tạo sinh với quy trình lập trình chặt chẽ.
- Đánh giá các mô hình và phương pháp tiên tiến cho các ứng dụng trong ngành ô tô.
- Thực hiện các thử nghiệm học máy để huấn luyện và suy luận mô hình trong điều kiện bị giới hạn về bộ nhớ và độ trễ.
- Triển khai REST API NLP và giao diện người dùng nhẹ với Docker và Kubernetes.
- Trình bày các ứng dụng NLP, LLM và AI tạo sinh bằng Dash, Plotly và Streamlit.
- Kết hợp nhiều bot thành các ứng dụng đa phương thức được hỗ trợ bởi LLM.
- Tạo các quy trình tác tử với Autogen, AgentBuilder và LangGraph.
- Phát triển các sản phẩm AI và học máy dạng mô-đun, được thiết kế để sử dụng ở quy mô lớn.
- Phối hợp với các chuyên gia kỹ thuật trên toàn cầu về các sản phẩm phân loại, trả lời câu hỏi, chatbot, dịch máy, tìm kiếm ngữ nghĩa và tóm tắt.
Yêu cầu
- Bằng cử nhân hoặc thạc sĩ về khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học hoặc một lĩnh vực khoa học liên quan.
- Hiểu biết về lý thuyết học sâu và các phương pháp thực hành cho ứng dụng NLP.
- Có kinh nghiệm lập trình với ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow hoặc PyTorch, scikit-learn, NumPy và Pandas.
- Quen thuộc với ít nhất hai thư viện NLP mã nguồn mở, chẳng hạn như spaCy, TorchText, fastai.text hoặc FARM Haystack.
- Có kiến thức về các kỹ thuật xử lý văn bản, bao gồm biểu thức chính quy, phân tích token và từ, sửa lỗi chính tả, giảm nhiễu, phân đoạn câu và phân cụm.
- Có kinh nghiệm triển khai thực tế BERT hoặc các mô hình transformer được tinh chỉnh khác cho phân loại chuỗi, nhận dạng thực thể có tên hoặc trả lời câu hỏi.
- Quen thuộc với Docker và các môi trường pipenv, conda hoặc Poetry.
- Có kiến thức về các phương pháp quản lý dự án Python, bao gồm setup.py, logging, pytest, import tương đối và tài liệu Sphinx.
- Quen thuộc với quy trình làm việc trên GitHub.
- Có kinh nghiệm với các dịch vụ GCP, bao gồm BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build và Vertex AI.
- Có kiến thức thực tiễn về các công cụ mã nguồn mở để đánh giá chuẩn và tạo bản tóm tắt.
- Có kinh nghiệm sử dụng tài nguyên GPU và CPU trong môi trường đám mây và tại chỗ.
- Có khả năng sử dụng các nền tảng đám mây cho khối lượng công việc kỹ thuật dữ liệu, dữ liệu lớn và học máy.
- Có kinh nghiệm với Docker, docker-compose và các tính năng Docker thử nghiệm.
- Quen thuộc với Airflow và Kubeflow.
- Có kinh nghiệm với CI/CD và các công cụ hạ tầng dưới dạng mã như Terraform.
- Có kinh nghiệm với Kubernetes hoặc các nền tảng container khác, bao gồm Helm và Argo Workflows.
- Có khả năng tạo các API AI tuân thủ quy định, có đạo đức, bảo mật và an toàn.
- Có kinh nghiệm phát triển giao diện người dùng hoặc hình ảnh trực quan hóa bằng Gradio, Dash, Streamlit, React hoặc Django.
- Có kinh nghiệm về điện toán phân tán với Spark, Dask, RAPIDS AI hoặc cuDF.
- Có khả năng xây dựng API Python bằng FastAPI, Flask hoặc Django.
- Kinh nghiệm với Elasticsearch và Apache Solr là một lợi thế; kinh nghiệm với cơ sở dữ liệu vector cũng phù hợp.
- Có kinh nghiệm làm việc với các LLM như GPT-5, Gemini, Kimi hoặc Seedance.
- Có kinh nghiệm trong toàn bộ vòng đời mô hình AI tạo sinh, bao gồm huấn luyện, kiểm thử, triển khai và giám sát hiệu năng.
- Có kinh nghiệm phát triển và duy trì các pipeline AI đa phương thức cho văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- Có kinh nghiệm thực tiễn triển khai chatbot hoặc tác tử hội thoại ở quy mô lớn trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
- Có kinh nghiệm tạo công cụ sinh ảnh hoặc dịch máy bằng các mô hình khuếch tán tiềm ẩn như Stable Diffusion hoặc Instruct Pix2Pix.
- Thành thạo làm việc với dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quy mô lớn.
- Có kinh nghiệm quản lý các tập dữ liệu và đầu ra AI tạo sinh quy mô lớn.
- Kỹ năng giao tiếp và phối hợp tốt giữa các khu vực địa lý.