机器学习/人工智能工程师 - 黎巴嫩混合办公
为 Aspire Software 的 Qmatic 产品构建并部署预测、推荐和大语言模型功能。 开发生产级模型、数据管道以及智能体自助服务工作流。
描述
- 开发、训练、评估并部署用于预测、分类和推荐功能的机器学习模型
- 对提议的模型进行基准测试，开展实验，记录技术决策，建立评估标准，并监控已部署的模型
- 将人工智能和大语言模型功能嵌入聊天、自动化、个性化和基于智能体的产品体验
- 在青铜层、白银层、黄金层和铂金层等数据湖奖牌架构中，开发、维护并排查数据摄取、转换、特征和数据质量管道
- 通过演示、发布、需求会议和故障排查讨论，与客户及利益相关者开展交流
- 与产品管理团队合作，将客户和合作伙伴反馈转化为产品和工程优先事项
- 编写整洁、可维护且经过全面测试的软件
- 参与新兴产品的架构、可复用模式和技术方向建设
- 调查并解决涉及模型、数据和面向客户的事件的生产问题
任职要求
- 至少三年在生产环境中开发和交付机器学习或人工智能系统的专业经验
- 具备完整机器学习生命周期的实践经验，包括训练、微调以及评估分类、回归或预测模型
- 能够评估数据质量、特征和模型性能，对不同方案进行基准测试并说明模型选择的理由
- 具备扎实的 Python 技能，并有使用 scikit-learn、XGBoost 或 LightGBM、statsmodels 等开源机器学习工具的经验
- 具备扎实的 SQL 知识和 API 设计经验
- 具备交付人工智能或大语言模型功能的生产实践经验，包括 RAG 管道或向量数据库等功能
- 有使用 Claude、Cursor 或 GitHub Copilot 等人工智能辅助编码工具的经验
- 具备 Azure、AWS 或 Google Cloud 经验
- 具备在数据湖奖牌架构中创建基于云的数据管道和 ETL 流程的经验
- 具备部署模型并监控其生产性能的经验
- 具备出色的沟通能力，能够自信地进行客户演示、通话和研讨会
- 工作方式灵活、注重产品、善于协作、积极求知并负责任
- 英语书面和口语流利
- 可靠且注重交付，能够提供切合实际的估算并尽早识别风险
- 拥有活跃的 GitHub 个人资料或展示个人项目、业余项目的作品集
- 优先考虑：具备 Java、Spring 或 Spring Boot 经验
- 优先考虑：接触过生成式虚拟形象或视频渲染技术
- 优先考虑：熟悉语音转文字或转录工作流，包括多语言语音输入
- 优先考虑：熟悉智能体编排框架或多步骤工具调用模式
- 优先考虑：具备 Go 经验
- 优先考虑：具备涵盖实验跟踪、模型版本管理和漂移监控的 MLOps 经验
- 优先考虑：了解 Vue 或 React 与 Node.js 的协同使用