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.
Nhà khoa học dữ liệu về AI tạo sinh
Xây dựng các giải pháp mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh sẵn sàng cho môi trường sản xuất, phục vụ các ứng dụng doanh nghiệp và di chuyển của Ford. Phát triển khung đánh giá, quy trình tác tử và hệ thống học máy trên Google Cloud.
Hoa Kỳ
Michigan99.600 $ – 192.900 $ / năm
Kết hợpToàn thời gianSơ cấpTrung cấpNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệuMô tả
- Thiết kế và đưa các ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn từ giai đoạn nguyên mẫu đến môi trường sản xuất, phục vụ nhu cầu doanh nghiệp và khách hàng.
- Phát triển các phương pháp tạo prompt, đầu ra có cấu trúc, định tuyến mô hình, quản lý ngữ cảnh và thích ứng mô hình.
- Xây dựng khung đánh giá chất lượng, độ chính xác, mức độ phù hợp, tính vững chắc, tốc độ, chi phí, độ an toàn và trải nghiệm người dùng.
- Triển khai các năng lực AI tác tử, bao gồm lập kế hoạch, sử dụng công cụ, ghi nhớ, tự phản tư, phê duyệt của con người và quy trình nhiều bước.
- Phát triển và triển khai các giải pháp AI và học máy có khả năng mở rộng trên Google Cloud bằng Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub và các dịch vụ liên quan.
- Tạo các thành phần Python, API, quy trình thử nghiệm và sản phẩm dữ liệu có thể tái sử dụng, kết nối với nền tảng và ứng dụng doanh nghiệp.
- Xây dựng và duy trì quy trình dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc phục vụ mô hình hóa, thử nghiệm, đánh giá và vận hành.
- Thực hiện phân tích khám phá, thiết kế đặc trưng và áp dụng các phương pháp thống kê, học máy.
- Thiết lập khả năng quan sát, giám sát, rào chắn an toàn, kiểm thử tự động và vòng lặp phản hồi để cải thiện mô hình và ứng dụng đã triển khai.
- Trình bày các phát hiện kỹ thuật, phương án đánh đổi, rủi ro và khuyến nghị cho các bên liên quan có chuyên môn kỹ thuật và không chuyên.
- Theo dõi những tiến bộ trong AI tạo sinh và áp dụng nghiên cứu phù hợp vào nhu cầu kinh doanh thực tế.
Yêu cầu
- Có bằng cử nhân về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, thống kê, toán học, kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan; hoặc có kết hợp tương đương giữa học vấn và kinh nghiệm phù hợp.
- Có ít nhất 2 năm áp dụng phân tích thống kê và học máy truyền thống vào các vấn đề kinh doanh.
- Có ít nhất 2 năm triển khai giải pháp khoa học dữ liệu đầu cuối, từ khám phá dữ liệu và thiết kế đặc trưng đến xác thực, triển khai và giám sát mô hình.
- Có ít nhất 2 năm kinh nghiệm chuyên môn trong khoa học dữ liệu, học máy, AI ứng dụng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc vai trò kỹ thuật liên quan.
- Có ít nhất 2 năm lập trình bằng Python và thành thạo SQL; có kinh nghiệm viết mã dễ bảo trì, dễ kiểm thử và đạt chất lượng dùng trong môi trường sản xuất.
- Có ít nhất 1 năm phát triển ứng dụng bằng các mô hình ngôn ngữ lớn thương mại hoặc mã nguồn mở.
- Có ít nhất 1 năm làm việc với kỹ thuật tạo prompt, đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn, tích hợp mô hình và các khái niệm cốt lõi về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Có ít nhất 1 năm sử dụng các dịch vụ dữ liệu và AI của GCP, đặc biệt là Vertex AI và BigQuery; hoặc có kinh nghiệm tương đương với một nền tảng đám mây lớn khác và khả năng chuyển sang GCP.
- Có ít nhất 1 năm sử dụng các phương pháp phát triển phần mềm và triển khai đám mây hiện đại, bao gồm Git, API, container, CI/CD, quản lý danh tính và quyền truy cập, cùng giám sát môi trường sản xuất.
- Kinh nghiệm về AI tác tử, bao gồm tác tử có thể sử dụng công cụ, điều phối quy trình hoặc hệ thống nhiều tác tử, là một lợi thế.
- Ưu tiên có bằng thạc sĩ trong lĩnh vực liên quan.
- Ưu tiên có ít nhất 5 năm thiết kế hoặc triển khai hệ thống AI tác tử.
- Có khả năng chuyển đổi nhu cầu kinh doanh chưa rõ ràng thành các mục tiêu kỹ thuật có thể đo lường.
- Có kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề, lập tài liệu và giao tiếp tốt.
- Có kinh nghiệm thực hành với các tính năng của Vertex AI như Model Garden, Generative AI Studio, huấn luyện tùy chỉnh, điểm cuối mô hình, quy trình, đánh giá và giám sát.
- Có kinh nghiệm xây dựng quy trình phân tích và học máy bằng BigQuery, BigQuery ML, Dataflow hoặc các dịch vụ GCP liên quan.
- Có kinh nghiệm tinh chỉnh, thích ứng mô hình tiết kiệm tham số, tạo dữ liệu tổng hợp, chưng cất mô hình hoặc triển khai và tối ưu hóa mô hình.
- Có kinh nghiệm tạo tập dữ liệu đánh giá, bộ đánh giá tự động, kiểm thử đối kháng, tình huống kiểm thử đội đỏ và bộ kiểm thử hồi quy cho AI tạo sinh.
- Có kiến thức về LLMOps và MLOps, quản lý phiên bản mô hình và prompt, theo dõi thử nghiệm, giám sát, suy luận có khả năng mở rộng và tối ưu hóa chi phí.
- Có kinh nghiệm triển khai giải pháp AI trong môi trường chịu sự quản lý, chú trọng an toàn hoặc doanh nghiệp quy mô lớn.
- Phải được phép làm việc hợp pháp tại Hoa Kỳ.
- Không có hỗ trợ bảo lãnh thị thực.
Phúc lợi
- Bảo hiểm y tế, nha khoa, thị lực và thuốc kê đơn có hiệu lực ngay.
- Ngày nghỉ linh hoạt để chăm sóc gia đình.
- Nghỉ phép có lương dành cho cha mẹ.
- Các chương trình hỗ trợ cha mẹ mới quay lại làm việc.
- Hỗ trợ chi phí dịch vụ chăm sóc trẻ em dự phòng.
- Hỗ trợ xây dựng gia đình, bao gồm hoàn trả chi phí nhận con nuôi, mang thai hộ và điều trị hiếm muộn.
- Ưu đãi mua xe dành cho nhân viên và thành viên gia đình.
- Chương trình thuê xe dành cho cấp quản lý.
- Hỗ trợ học phí.
- Các nhóm nguồn lực nhân viên đang hoạt động.
- Nghỉ có lương để tham gia hoạt động phục vụ cộng đồng cá nhân và nhóm.
- Lịch nghỉ lễ có lương hậu hĩnh, bao gồm tuần giữa Giáng sinh và ngày đầu năm mới.
- Nghỉ phép có lương, với lựa chọn mua thêm ngày nghỉ.