高級人工智慧與機器學習工程師 – 班加羅爾混合辦公
為 Solventum 的醫療供應鏈打造生產環境級的人工智慧、機器學習與智慧代理自動化解決方案。在 AWS 與 Microsoft Azure 上部署可擴展系統。
說明
- 為複雜的供應鏈問題建立並部署可擴展的機器學習模型與人工智慧解決方案
- 開發用於預測、最佳化、預測性分析、異常偵測與智慧自動化的端到端機器學習管線
- 使用 LangGraph、LangChain、AutoGen、CrewAI 或同類框架設計、測試並部署人工智慧代理與多代理系統
- 建立整合工具、記憶與編排能力的 LLM 工作流程，以自動化業務流程
- 為結構化、半結構化與非結構化企業資料建立擷取、轉換與特徵工程管線
- 連接知識庫、知識圖譜、向量資料庫與智慧文件處理解決方案
- 在 AWS 與 Microsoft Azure 上部署並營運人工智慧與機器學習應用程式
- 維護涵蓋模型版本管理、CI/CD、自動化部署、監控與再訓練的 MLOps 與 LLMOps 管線
- 評估並改善機器學習模型與 LLM 的準確度、延遲、雲端資源使用量、可靠性與成本
- 採用負責任的人工智慧實務
- 與供應鏈利害關係人、資料科學家、軟體工程師、雲端架構師、產品經理及數位轉型團隊合作
- 定義工程標準，參與架構與程式碼審查，並撰寫技術文件
職位要求
- 具備電腦科學、軟體工程、人工智慧或相關領域學士學位，並有 7 年以上機器學習、人工智慧、資料科學或人工智慧工程專業經驗
- 或具備碩士學位、相關產業經驗及 5 年以上工作經驗
- 具備進階 Python 實務能力
- 具備在生產環境中設計、開發、部署及最佳化可擴展機器學習與人工智慧解決方案的經驗
- 具備預測建模、預測、最佳化、特徵工程、模型評估、監控與生命週期管理經驗
- 具備 Azure、Databricks 與 AWS 等雲端平台經驗
- 具備使用 LangGraph、LangChain、AutoGen、CrewAI 或類似技術建置並部署生成式人工智慧應用程式與智慧代理人工智慧工作流程的生產經驗
- 實際了解大型語言模型、提示工程、RAG、人工智慧評估方法與負責任的人工智慧
- 深入理解系統設計模式、微服務、API、Docker、Kubernetes 與基礎架構自動化
- 具備使用 Azure AI Foundry、Azure Monitor、Azure ML Monitoring、AWS CloudWatch、MLflow、LangSmith、Prometheus、Grafana 或 OpenTelemetry 等人工智慧可觀測性與評估工具的經驗
- 具備企業資料平台、資料管線、SQL 與分散式資料處理框架經驗
- 願意出差 10%–20%
- 優先條件：具備為供應鏈、醫療保健或其他企業領域開發人工智慧與機器學習解決方案的實務經驗
- 優先條件：具備應用 MLOps 與 LLMOps 實務的經驗
- 優先條件：熟悉人工智慧治理、模型可解釋性、資料安全、隱私與負責任的人工智慧實務
福利待遇
- 在班加羅爾採用混合辦公安排
- 參與醫療保健人工智慧、機器學習與資料科學解決方案的開發
- 與跨職能技術及業務團隊協作
- 接觸 AWS 與 Microsoft Azure 雲端平台
- 參與人工智慧與機器學習、生成式人工智慧、智慧代理人工智慧、MLOps 與 LLMOps 工作