Starszy inżynier ML (GCP) @ GetInData | Część Xebii w GetInData | Part of Xebia

Inżynierowie ML specjalizujący się w generatywnej sztucznej inteligencji są odpowiedzialni za usprawnienie cyklów życia projektów uczenia maszynowego skupionych na generatywnej sztucznej inteligencji poprzez projektowanie i automatyzację przepływów pracy, wdrażanie potoków CI/CD, zapewnianie powtarzalności i zapewnianie niezawodnego śledzenia eksperymentów. Ich praca koncentruje się głównie na budowaniu aplikacji generatywnej AI w oparciu o najnowocześniejsze modele generatywnej sztucznej inteligencji poprzez integrację modeli open source lub komercyjnych usług stron trzecich oferujących modele generatywnej sztucznej inteligencji jako usługę. Nie są odpowiedzialni za szkolenie w zakresie modeli generatywnej AI, ale za integrację najlepszych w swojej klasie narzędzi z aplikacjami na poziomie produkcyjnym. Współpracują z zainteresowanymi stronami i inżynierami platform w celu skonfigurowania infrastruktury, automatyzacji wdrażania modeli i monitorowania modeli. Inżynier ML - Generative AI posiada szeroki zakres umiejętności technicznych, w tym wiedzę z zakresu orkiestracji, przechowywania, konteneryzacji, obserwowalności, SQL, języków programowania, platform chmurowych i przetwarzania danych. Ich wiedza obejmuje również techniki związane z wyszukiwaniem informacji (IR), przetwarzaniem języka naturalnego, wyszukiwaniem semantycznym i wektorowymi bazami danych. Licencjat lub tytuł magistra w dziedzinie informatyki, nauki o danych lub pokrewnej dziedzinie. Rozległe doświadczenie w inżynierii danych, w tym praca z BigQuery, Airflow. Doświadczenie komercyjne w przetwarzaniu tekstu, np. obliczaniu osadzania, konfigurowaniu systemów wyszukiwania tekstowego lub semantycznego, z wykorzystaniem technologii takich jak Elasticsearch , Langchain, LlamaIndex lub podobny Solidne doświadczenie w pracy z VertexAI Biegłość w Pythonie Znajomość i doświadczenie z komercyjnymi i/lub open source LLM Znajomość środowiska GCP Solidne zrozumienie zasad uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji Możliwość aktywnego uczestniczenia/prowadzenia dyskusji z klientami w celu identyfikacji oraz ocenić konkretne i ambitne ścieżki ulepszeń Inżynierowie ML specjalizujący się w generatywnej sztucznej inteligencji są odpowiedzialni za usprawnianie cykli życia projektów uczenia maszynowego skupionych na generatywnej sztucznej inteligencji poprzez projektowanie i automatyzację przepływów pracy, wdrażanie potoków CI/CD, zapewnianie odtwarzalności i zapewnianie niezawodnego śledzenia eksperymentów. Ich praca koncentruje się głównie na budowaniu aplikacji generatywnej AI w oparciu o najnowocześniejsze modele generatywnej sztucznej inteligencji poprzez integrację modeli open source lub komercyjnych usług stron trzecich oferujących modele generatywnej sztucznej inteligencji jako usługę. Nie są odpowiedzialni za szkolenie w zakresie modeli generatywnej AI, ale za integrację najlepszych w swojej klasie narzędzi z aplikacjami na poziomie produkcyjnym. Współpracują z zainteresowanymi stronami i inżynierami platform w celu skonfigurowania infrastruktury, automatyzacji wdrażania modeli i monitorowania modeli. Inżynier ML - Generative AI posiada szeroki zakres umiejętności technicznych, w tym wiedzę z zakresu orkiestracji, przechowywania, konteneryzacji, obserwowalności, SQL, języków programowania, platform chmurowych i przetwarzania danych. Ich wiedza obejmuje również techniki związane z wyszukiwaniem informacji (IR), przetwarzaniem języka naturalnego, wyszukiwaniem semantycznym i wektorowymi bazami danych. ,[Projektowanie i architekturę przepływów pracy uczenia maszynowego / procesu cyklu życia uczenia maszynowego, Współpraca z inżynierami platform w celu skonfigurowania infrastruktury wymaganej do wydajnego uruchamiania procesów MLOpsntly, Wdrażanie systemów wyszukiwania wiedzy, wyszukiwania semantycznego, czy magazynów wektorowych wykorzystujących m.in. Elasticsearch, Tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, takich jak wyszukiwanie konwersacyjne, systemy rekomendacji czy chatboty, Współpraca z interesariuszami w celu zrozumienia głównych problemów i nieefektywności cyklów życia projektów Machine Learning w firmie, Bycie na bieżąco z najnowszymi trendami i postępami w inżynierii danych, uczeniu maszynowym , i AI] Wymagania: Python, BigQuery, GCP, Vertex AI Narzędzia: Jira, GIT, GitLab, Jenkins/GitLab, Agile. Dodatkowo: Abonament sportowy, Prywatna opieka medyczna, Płaska struktura, Małe zespoły, Projekty międzynarodowe, Imprezy zespołowe, Budżet szkoleniowy, Bezpłatna kawa, Siłownia, Parking dla rowerów, Pokój zabaw, Darmowe przekąski, Darmowe napoje, Treningi wewnętrzne, Startupowa atmosfera, Bez dress code'u , Kuchnia.