Młodszy inżynier ds. sztucznej inteligencji stosowanej

Poszukujemy inżyniera stosowanej sztucznej inteligencji, który będzie wspierał projektowanie i dostarczanie systemów opartych na sztucznej inteligencji dla naszych klientów. Będziesz współpracować z doświadczonymi inżynierami, analitykami danych i zespołami dostawczymi, aby pomóc w budowaniu, testowaniu i wdrażaniu inteligentnych aplikacji, jednocześnie rozwijając wiedzę techniczną w zakresie nowoczesnych praktyk inżynierii AI. Ta rola jest idealna dla osoby, która łączy wiedzę w zakresie AI/ML z praktycznymi umiejętnościami rozwiązywania problemów i umiejętnością przekładania koncepcji na aplikacje w świecie rzeczywistym.

Kluczowe obowiązki Ściśle współpracuj z klientami, aby zrozumieć wyzwania biznesowe, zdefiniować przypadki użycia sztucznej inteligencji i poprowadzić ich w kierunku najbardziej odpowiednich rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji. Przekładaj koncepcje techniczne na jasne, wykonalne rekomendacje i wspieraj klientów przez cały cykl życia dostawy. Projektuj, buduj i wdrażaj systemy sztucznej inteligencji, w tym modele predykcyjne, rozwiązania NLP i generatywne aplikacje AI, takie jak rozwiązania oparte na LLM, potoki generacji wspomaganej odzyskiwaniem i agentyczne przepływy pracy.

Pracuj z dużymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi zbiorami danych, aby przygotowywać, czyścić i przekształcać dane zarówno na potrzeby tradycyjnego uczenia maszynowego, jak i generatywnych przypadków użycia sztucznej inteligencji. Wdrażaj i utrzymuj potoki na potrzeby wdrażania, monitorowania, oraz zarządzanie cyklem życia modeli uczenia maszynowego i aplikacji AI przy użyciu narzędzi i struktur natywnych dla chmury. Współpracuj z inżynierami danych, badaczami danych i zespołami wielofunkcyjnymi, aby dostarczać kompleksowe rozwiązania AI, od sprawdzenia koncepcji i MVP po produkcję.

Bądź na bieżąco z pojawiającymi się sztuczną inteligencją i generatywnymi technologiami AI, aktywnie zdobywając wiedzę, zdobywając certyfikaty i praktyczne eksperymenty w celu zwiększenia możliwości dostarczania. Polecaj ulepszenia narzędzi, frameworków i podejść do dostarczania. Umiejętności, wiedza i doświadczenie Stopień w informatyce, analizie danych, sztucznej inteligencji lub pokrewnej dziedzinie.

Doświadczenie w opracowywaniu i wdrażaniu rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego i/lub generatywnej sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych. Doświadczenie w dostarczaniu kompleksowych rozwiązań AI, od dowodu koncepcji i MVP po produkcję. Doświadczenie w pracy z platformami chmurowymi (np.

Azure, AWS lub GCP). Dobre umiejętności programowania w języku Python. i doświadczenie z odpowiednimi frameworkami AI/ML (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).

Doświadczenie w pracy z dużymi, ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi zbiorami danych. Zrozumienie uczenia maszynowego, analityki predykcyjnej i koncepcji generatywnej sztucznej inteligencji. Jasne umiejętności komunikacyjne i umiejętność efektywnej pracy w środowisku zespołowym.

Pożądane: Silne podstawowe umiejętności w zakresie AWS, architektury sterowanej zdarzeniami, CQRS i Kafka. Doświadczenie w projektowaniu architektur AI przy użyciu AWS Bedrock. KorzyściNajważniejsza praca zdalna z elastycznością dostosowaną do potrzeb klienta.Prywatne ubezpieczenie medyczne.

Możliwość pracy nad znaczącymi projektami AI w wielu branżach.Kultura współpracy skupiona na nauce, doskonałości i ciągłym doskonaleniu.Konkurencyjne wynagrodzenie z jasnymi ścieżkami rozwoju.Oryginalnie opublikowano w Himalajach