AI/ML skaitļošanas zinātnieks

Kā AI/ML datorscientists, jūs izstrādāsiet, būvēsiet un operacionizēsiet mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās risinājumus uzņēmumu klientiem, apvienojot pielāgotus modeļus ar mākoņa un trešo pušu AI pakalpojumiem, lai nodrošinātu ražošanai gatavus rezultātus. Jūsu loma aptver visu risinājuma dzīves ciklu — novērtējot klientu vajadzības un datus, izvēloties un pielāgojot modeļus (ieskaitot dziļo mācīšanos, ģeneratīvo AI un lielos valodu modeļus), projektējot mērogojamus datu un DevOps & MLOps caurplūdes apmācībai un ražošanai, kā arī nodrošinot kvalitāti, vērtību un uzticamību izvietotajām sistēmām.

• Formulējiet reālās pasaules problēmas praktiskos, efektīvos un mērogojamajos AI un mašīnmācīšanās risinājumos

• Izstrādājiet un īstenojiet mašīnmācīšanās algoritmus, modeļus un datorsistēmas; projektējiet un būvējiet mērogojamas datu caurplūdes, lai atbalstītu modeļu apmācību un ražošanu ar DevOps & MLOps

• Pielāgojiet un pielietojiet dziļās mācīšanās un ģeneratīvā AI modeļus dažādiem lietošanas gadījumiem, pamatojoties uz biznesa vajadzībām, datu pieejamību, sistēmas un infrastruktūras prasībām - tostarp malas ierīcēm un HPC

• Piedalieties jaunu AI un augstas veiktspējas skaitļošanas algoritmu, modeļu un simulāciju izpētē un izstrādē, kā arī to pielietojumos, lai risinātu sarežģītas biznesa problēmas klientu vietās

• Strādājiet ar liela apjoma datu kopām un izmantojiet datu priekšapstrādes tehnikas, lai nodrošinātu augstas kvalitātes ievadi apmācībai un ražošanai

• Ieviesiet un uzturiet efektīvas datu glabāšanas un atgūšanas mehānismus modeļiem un zināšanām, izmantojot atbilstošus rīkus

• Pamatot modeļu pieejas vērtību biznesa problēmās

• Sadarbojieties ar komandām gan no biznesa, gan tehniskās puses, tostarp lietotājiem, lietošanas gadījumu pārstāvjiem, biznesa īpašniekiem, inženieriem, arhitektiem un UI dizaineriem, lai sasniegtu projekta mērķus no sākuma līdz beigām un integrētu ražošanā

• Bakalaura grāds vai ekvivalents

• Pierādīta pieredze kā mašīnmācīšanās inženieris vai zinātnieks, modeļu izvietošana ražošanā mērogā, tostarp uzraudzība, brīdināšana, automātiska kļūdu reģistrēšana un revīzija.

• Pieredze teorētisko datorzinātņu pamatu pielietošanā, tostarp datoru sistēmu arhitektūrā, sistēmu inženierijā un programmēšanā

• Prakse izplatītās skaitļošanas sistēmās un arhitektūrā, kas var ietvert lielos datus, augstas veiktspējas skaitļošanu, inženierijas simulācijas, zinātnisko skaitļošanu, tīkla un mākoņu skaitļošanu, izplatītas tīklus

• Pieredze mākslīgā intelekta/mašīnmācīšanās balstītu programmatūras izstrādē un izvietošanā mākoņa vidē.

Jauki būtu, ja būtu

• Prasmes Python un Python balstītā AI/ML ietvarā un pazīstamība ar atbilstošām bibliotēkām un ietvariem (piemēram, TensorFlow, PyTorch).

• Pieredze darbā ar valodu modeļiem, piemēram, LLM API un to izmantošanas optimizēšana konkrētām lietojumprogrammām.

• Pieredze ar šādām programmēšanas valodām: Python, C++, Java, R, SQL

• Spēcīgas rakstiskās un mutiskās komunikācijas prasmes un spēja sazināties par sarežģītiem tehniskiem jēdzieniem ar netehniskiem ieinteresētajiem.

• Spēcīgas klientu attiecību prasmes konsultāciju vidē

• Spēcīgas starpfunkcionālās prasmes ar spēju sadarboties ar dažādām iekšējām un klientu komandām

• Uzņēmējdarbības domāšana ar ziņkārību un kaislību par jauno tehnoloģiju un inovāciju virzīšanu

• MS vai PhD attiecīgajā jomā ir vēlams (datorzinātnes, inženierija utt.)

• Elastīga atvaļinājuma politika + veselības un ceļojumu apdrošināšana + pārcelšanās

• Darbs no mājām, elastīgi darba laiki

• Darbs ar Fortune 500 uzņēmumiem no dažādām nozarēm visā pasaulē

• Prasmju attīstības un apmācību iespējas, uzņēmuma apmaksātas sertifikācijas

• Iespējas karjeras izaugsmei

• Atvērta un iekļaujoša uzņēmuma kultūra