Starszy inżynier uczenia maszynowego (wykres wiedzy) w Capgemini Engineering

Cel pracy Poszukujemy doświadczonego inżyniera uczenia maszynowego z doświadczeniem w tworzeniu aplikacji z wykorzystaniem modelu dużego języka (LLM). Klient koncentruje się na dostarczaniu technologii, która rozwija praktykę medyczną i pomaga pacjentom żyć dłużej i lepiej. Stanowią zróżnicowany zespół otwartych i życzliwych ludzi, entuzjastycznie nastawionych do nowinek technologicznych i optymalnych rozwiązań dla przedsiębiorstw. Dzielą się wiedzą, doświadczeniami i doceniają różne punkty widzenia. Jako starszy inżynier ML będziesz ściśle współpracować z multidyscyplinarnymi zespołami w celu projektowania, opracowywania i wdrażania ustrukturyzowanych, wysokiej jakości rozwiązań w zakresie danych, w szczególności rozwiązań NLP. Rozwiązania te zostaną wykorzystane w całej organizacji, aby pomóc w wypełnieniu misji naszego klienta: zrobić teraz to, czego pacjenci potrzebują w przyszłości. Główne zadania i obowiązki Współpracuj z badaczami danych i zespołami interdyscyplinarnymi w celu rozwiązywania złożonych problemów i tworzenia unikalnych rozwiązań przy użyciu nowoczesnych technologii NLP, w tym LLM .Buduj potoki danych i potoki wdrażania dla modeli uczenia maszynowego.Wykorzystuj modele uczenia maszynowego w połączeniu z Grafem wiedzy lub innymi rozwiązaniami wiedzy zgodnie z wymaganiami biznesowymi i funkcjonalnymi.Potrafi pomóc we wdrażaniu różnych stosów technologii i dostrajać je w celu uzyskania lepszej wydajności.Udokumentuj i przekaż projekt i szczegóły wdrożenia.Wkład w zespół AI klienta w podejmowaniu decyzji technicznych.Współpraca z klientami i działami informatycznymi w celu wdrożenia skalowalnych i łatwych w utrzymaniu rozwiązań.Służy jako techniczny punkt kontaktowy w przypadku rozwiązań technologicznych dla całego przedsiębiorstwa.Przewodzi złożonym wysiłkom w zakresie rozwiązywania problemów i pierwotnej przyczyny analiza.Wykształcenie, umiejętności i doświadczenie MUSI POSIADAĆ:Licencjat z informatyki/inżynierii lub równoważne doświadczenie zawodowe w środowisku technologii informatycznych (sieci, infrastruktura, baza danych).3+ lata komercyjnej inżynierii danych / Inżynieria ML / MLOps / Inżynieria UI/UX doświadczenie Ponad 4 lata komercyjnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania Doświadczenie z agentami LLM, w tym używanie narzędzi i wnioskowanie, na przykład połączenie rozwiązania RAG i interpretera kodu. Doświadczenie z Grafem wiedzy, bazą wiedzy, SPARQL, ontologią i/lub siecią semantyczną. Doświadczenie w dostrajaniu LLM plusDoświadczenie w budowaniu potoków danych i potoków wdrożeniowych dla aplikacji LLM.Niedawne doświadczenie z zestawami narzędzi ML/AI, takimi jak AWS Sagemager (mile mieć inne zestawy narzędzi, takie jak Pytorch, Tensorflow, Keras, MXNet, H20 itp.).Doświadczenie z technologiami MLOps (Sagemaker, Vertex AI, Kubeflow) Doświadczenie z rozwiązaniami chmurowymi (AWS / Azure / GCP), dockerem Sprawdzone umiejętności skryptowania i automatyzacji Dobra znajomość: git, bash, linux, narzędzi CI/CD (np. jenkins, gitlab CI), cykl życia oprogramowania, RDB, narzędzia do wizualizacji np. Tableau, Jira, confluenceJęzyki programowania: Python, RTRozwój oparty na testach, dobre praktyki kodowaniaUmiejętności rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji.Dobre umiejętności interpersonalne.Nastawienie na klienta i dostawę.Zdolność do pracy skutecznie współpracować z członkami zespołu i zespołami wirtualnymi z różnych lokalizacji i różnych środowisk kulturowych. Dodatkowym atutem będzie doświadczenie we wdrażaniu skalowalnych aplikacjiDoświadczenie z danymi z badań klinicznychPokaż więcej Pokaż mniej Poziom pozycji Poziom średni starszy Rodzaj zatrudnienia Pełny etat Odpowiedzialność zawodowa Inżynieria i technologie informacyjne Przemysły Usługi informatyczne i doradztwo informatyczne