Tech Holding 是一家技术服务公司，提供专业服务、托管服务和人才配置解决方案。公司凭借行业知识和技术专长，协助企业推进数字化转型、满足运营需求，并支持其业务增长和战略目标。其人才配置服务帮助客户对接人才，同时也为应对数字化变革的组织提供咨询和托管服务。
远程合同机器学习工程师
为 Tech Holding 的企业风险情报平台构建自然语言处理和大型语言模型系统。 部署可监控的服务，帮助发现虚假信息、声誉攻击和安全威胁。
描述
- 创建并部署机器学习模型，用于文本分类、实体提取、聚类以及叙事和主题检测。
- 通过提示设计、检索增强生成和智能体工作流开发大型语言模型功能。
- 构建嵌入和语义搜索管道，关联相关内容并揭示新兴威胁。
- 将模型转化为可扩展、可监控的服务，并设定明确的延迟、成本和准确率目标。
- 创建评估框架和数据集，持续跟踪模型质量、偏差和漂移。
- 与数据工程团队合作，改进高容量、嘈杂、多语言文本的数据摄取、标注和特征管道。
- 监控生产环境中的模型、重新训练，并端到端调查质量问题。
- 记录技术方案，并向技术和非技术相关方说明权衡取舍。
- 作为个人贡献者，与数据工程师、后端工程师和产品相关方协作。
- 参与构建 AI 风险情报平台，帮助企业发现、评估并应对虚假信息、声誉攻击和安全风险。
任职要求
- 至少四年构建和部署生产级机器学习模型的专业经验。
- 具备扎实的 Python 技能，并有使用 PyTorch、TensorFlow 或 Hugging Face Transformers 的实践经验。
- 具备应用自然语言处理经验，曾处理真实场景文本，例如分类、命名实体识别、主题建模或语义相似度分析。
- 有使用大型语言模型进行开发的实操经验，包括 OpenAI、Anthropic 或开源模型，并使用过提示工程和检索增强生成。
- 有使用嵌入和向量搜索工具的经验，例如 pgvector、Pinecone、OpenSearch 或 FAISS。
- 有在 AWS、GCP 或 Azure 上部署和运维机器学习服务的经验，并使用过 Docker 和 CI/CD。
- 扎实理解模型评估，包括指标、测试集、错误分析和生产环境监控。
- 沟通能力强，能够在远程跨职能团队中协作。
- 必须获准为任何美国雇主工作；该职位不提供签证赞助。
- 优先条件：具备信任与安全、威胁情报、虚假信息研究或社交媒体数据方面的背景。
- 优先条件：有使用 LangChain、LlamaIndex 或自定义框架构建智能体 AI 系统或可调用工具的大型语言模型工作流的经验。
- 优先条件：具备多语言自然语言处理经验。
- 优先条件：熟悉 MLflow、SageMaker、Vertex AI 或 Weights & Biases 等 MLOps 工具。
- 优先条件：有使用 Kafka、Spark 或 Airflow 等流式处理或大规模数据处理工具的经验。
- 优先条件：有使用 LoRA 或 PEFT 微调大型语言模型，或通过模型蒸馏降低成本和延迟的经验。
福利待遇
- 致力于打造多元、包容工作环境的平等机会雇主。
- 可按需提供申请便利安排。