AI Fund là một studio đầu tư mạo hiểm hỗ trợ khởi tạo và phát triển các công ty dựa trên trí tuệ nhân tạo. Hợp tác với các nhà sáng lập và những người tiên phong về công nghệ, AI Fund đảm nhận vai trò đồng sáng lập thiểu số và hỗ trợ xây dựng các ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, sức khỏe tâm thần, giáo dục và chăm sóc sức khỏe. Hoạt động của AI Fund kết hợp xây dựng doanh nghiệp với hỗ trợ thực tiễn cho các đội ngũ ứng dụng AI để giải quyết những thách thức trong nhiều ngành đa dạng.
Kỹ sư Phần mềm Hệ thống AI - Quỹ AI - Làm việc từ xa tại Canada
Xây dựng các quy trình LLM và hệ thống điều phối tác tử phục vụ sản xuất cho nền tảng phân tích an toàn doanh nghiệp của Haven Safety AI. Cải thiện khả năng truy xuất, đánh giá, quan sát hệ thống và chất lượng mô hình cho các ngành chịu sự quản lý nghiêm ngặt.
Mô tả
- Phát triển và vận hành các quy trình LLM nhiều bước, điều phối lệnh gọi mô hình và công cụ, truy vấn đồ thị, truy xuất dữ liệu, cổng kiểm soát chất lượng và bàn giao giữa các tác tử chuyên biệt.
- Mở rộng đội ngũ tác tử phối hợp và lớp điều phối của Haven, từ bằng chứng sự cố đến phân tích, đánh giá và học hỏi trong doanh nghiệp.
- Thiết kế các hệ thống ngữ cảnh sử dụng duyệt đồ thị Neo4j, tìm kiếm vector và truy xuất kết hợp.
- Tạo tập dữ liệu đánh giá, phương pháp chấm điểm, bộ kiểm thử hồi quy, so sánh mô hình, vòng lặp đánh giá của con người và cơ chế phân bổ chất lượng theo từng giai đoạn.
- Bổ sung khả năng truy vết, kiểm toán lệnh gọi công cụ, giám sát chi phí và độ trễ, xử lý lỗi và bảng điều khiển chất lượng.
- Phát hiện các vòng lặp điều phối, hiện tượng bịa đặt và sự trôi dạt mô hình chưa được nhận biết trước khi chúng ảnh hưởng đến khách hàng.
- Lựa chọn giữa các mô hình của OpenAI, Anthropic và Google tùy theo yêu cầu của từng nhiệm vụ.
- Phối hợp với các nhóm sản phẩm và kỹ thuật tri thức, đồng thời góp phần định hình lộ trình AI.
- Báo cáo cho Giám đốc Công nghệ (CTO) và đóng góp vào nhiều trách nhiệm khác nhau của đội ngũ sáng lập.
Yêu cầu
- Có kinh nghiệm chuyên môn trong kỹ thuật AI hoặc học máy, bao gồm triển khai các hệ thống LLM được khách hàng thực tế sử dụng.
- Có kinh nghiệm thực tiễn trong việc xây dựng và xử lý sự cố cho các quy trình nhiều bước, có gọi công cụ, sử dụng LangGraph, LangChain hoặc một framework tương đương.
- Có quy trình đánh giá LLM có thể lặp lại, sử dụng các tập dữ liệu đại diện, kiểm thử hồi quy, phương pháp LLM làm giám khảo hoặc vòng lặp đánh giá của con người.
- Có kinh nghiệm chuẩn bị ngữ cảnh cho LLM và đưa ra quyết định phù hợp về dữ liệu cần truy xuất, khối lượng truy xuất và lý do truy xuất.
- Đã từng chịu trách nhiệm xuyên suốt vòng đời hệ thống, từ triển khai, giám sát đến ứng phó sự cố.
- Có kinh nghiệm điều tra và khắc phục lỗi hoặc hồi quy trong môi trường sản xuất.
- Có khả năng làm việc với nhiều nhà cung cấp mô hình và giải thích sự đánh đổi về chất lượng, độ trễ, chi phí, ngữ cảnh và rủi ro vận hành.
- Có kiến thức thực tế về Neo4j và Cypher hoặc cơ sở dữ liệu đồ thị tương đương, cùng khả năng nhanh chóng học cách mô hình hóa dữ liệu đồ thị; rất được ưu tiên.
- Kỹ năng phát triển Python vững chắc.
- Có kinh nghiệm sản xuất với FastAPI, dịch vụ bất đồng bộ, kiểm thử, khả năng quan sát hệ thống và các giao diện dễ bảo trì.
- Có kinh nghiệm nâng cao về đồ thị, bao gồm Cypher, tiến hóa lược đồ, các mẫu MERGE, embedding và vận hành đồ thị tri thức trực tiếp; là điểm cộng.
- Có kinh nghiệm về bảo mật AI cho doanh nghiệp; là điểm cộng.
- Có kinh nghiệm với Azure và tìm kiếm kết hợp; là điểm cộng.
- Có kinh nghiệm với Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch hoặc các nền tảng tương tự; là điểm cộng.
- Có kinh nghiệm trước đây trong lĩnh vực SaaS B2B cho doanh nghiệp; rất được ưu tiên.
Phúc lợi
- Gia nhập một đội ngũ nhỏ với quyền sở hữu công việc đáng kể.
- Nhận phản hồi trực tiếp từ các nhóm an toàn và thấy được tác động của công việc đối với khách hàng.
- Làm việc chặt chẽ với CTO, các nhóm sản phẩm và kỹ thuật tri thức.
- Có ảnh hưởng đến những quyết định kỹ thuật quan trọng và nhanh chóng đưa các thay đổi đến khách hàng.
- Giải quyết những thách thức suy luận phức tạp trong một lĩnh vực trọng yếu về an toàn.
- Làm việc trong văn hóa ưu tiên đánh giá, tập trung vào chất lượng có thể đo lường, quan sát và cải thiện.