უფროსი ხელოვნური ინტელექტის ინჟინერი

ანდერსენი ეძებს უფროს ხელოვნური ინტელექტის ინჟინერს პროექტისთვის, რომელიც ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე გადაწყვეტილებებს ავტომატიზაციის, პროგნოზირების შესაძლებლობებისა და ოპერატიული ეფექტურობის გასაძლიერებლად. მომხმარებელი არის გლობალური ტექნოლოგიური კომპანია, რომელიც აწვდის საწარმოს ციფრულ პლატფორმებს კომპლექსური ოპერატიული, ფინანსური და შესაბამისობის სამუშაო ნაკადების ავტომატიზაციისთვის. მისი გადაწყვეტილებები დამუშავდება დიდი მოცულობის მონაცემებით, ინტეგრირდება მრავალ გარე სისტემასთან და მხარს უჭერს საერთაშორისო ბიზნესისთვის კრიტიკულ პროცესებს, ყურადღების გამახვილებით მასშტაბურობა, საიმედოობა და ავტომატიზაცია. პროექტი ფოკუსირებულია ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე შესაძლებლობების შემუშავებასა და ინტეგრაციაზე საზღვაო პორტის ზარის მართვის პლატფორმაში. ის მიზნად ისახავს ოპერატიული ეფექტურობის, პროგნოზირების შესაძლებლობების, პროცესების ავტომატიზაციის და მონაცემთა საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღების გაუმჯობესებას სკალირებადი და ინოვაციური ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების მეშვეობით.

მიზნობილები: - ხელით პროცესების გადაქცევა სრულად ავტომატიზირებულ პროცესებად. - პროცესების ნაწილობრივი ავტომატიზაცია, როდესაც სრული ავტომატიზაცია შეუძლებელია. - ოპერაციების გუნდისა და მომხმარებლების ეფექტურობის გაუმჯობესებაში დახმარება. - ხელით მუშაობის (განსაკუთრებით განმეორებადი) შემცირება ძირითადად ოპერაციების გუნდისთვის. - კითხვებზე პასუხების პროგნოზირება არსებული ისტორიული ცოდნის ბაზაზე. - ხარჯების პროგნოზირება ისტორიული ცოდნის საფუძველზე. - ჩატ ბოტის სტილის ამოცანების ავტომატიზაცია.

მოთხოვნები: - 5+ წლის გამოცდილება ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების ინჟინრად. - გამოცდილება დიდი ენის მოდელებთან (LLM) და ხელოვნური ინტელექტის აგენტების აგებით ისეთი ჩარჩოების გამოყენებით, როგორიცაა LangChain, LangGraph და LangSmith. - პრაქტიკული გამოცდილება სწრაფი ინჟინერიის, RAG (Retrieval-Augmented Generation) და LLM ორკესტრირების მიმართულებით. - ხელოვნური ინტელექტის აგენტების დიზაინის შაბლონების ცოდნა: მსჯელობა, დაგეგმვა, ინსტრუმენტების გამოყენება და მეხსიერების მართვა. - დადასტურებული გამოცდილება მანქანური სწავლების მოდელების დიზაინში, ტრენინგში და დანერგვაში წარმოების გარემოში. - მანქანური სწავლების საფუძვლებისა და MLOps პრაქტიკის გაგება: მოდელის ვერსიონირება, მონიტორინგი, CI/CD მილსადენები. - პროფესიონალობა მანქანური სწავლების ალგორითმებსა და ჩარჩოებში (მაგ., TensorFlow, PyTorch). - ძლიერი პროგრამირების უნარები ისეთ ენებში, როგორიცაა Python. - მონაცემთა მანიპულაციისა და ანალიზის ბიბლიოთეკების გაცნობა (მაგ., Pandas, NumPy). - გამოცდილება ღრუბლოვანი პლატფორმებით (მაგ., AWS, Azure, Google Cloud) ხელოვნური ინტელექტის მოდელების დანერგვისთვის. - პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ცხოვრების ციკლის (SDLC) და მოქნილი მეთოდოლოგიების გაგება. - გამოცდილება ვერსიის კონტროლის სისტემებთან (მაგ., Git). - კომპლექსური მონაცემთა ნაკრების ანალიზისა და ინტერპრეტაციის უნარი. - ძლიერი ანალიტიკური აზროვნება ოპერატიული არაეფექტურობის იდენტიფიცირებისა და გადაჭრისთვის. - ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე გადაწყვეტილებების დიზაინისა და დანერგვის უნარი. - კომპლექსური ტექნიკური კონცეფციების ახსნის უნარი არატექნიკური დაინტერესებულებისთვის. - ძლიერი წერილობითი და ზეპირი კომუნიკაციის უნარები. - გამოცდილება ჯვარედინი ფუნქციონალური გუნდების მუშაობაში. - სხვა დეველოპერებთან, მონაცემთა მეცნიერებთან და ბიზნეს ანალიტიკოსებთან თანამშრომლობის უნარი. - ინგლისური ენის დონე - ზედა-სредოდან და ზემოთ.

სასურველია: - პროგრამირების გამოცდილება Java-ში. - ძლიერი უნარები Python აპლიკაციის არქიტექტურაში წარმოების დანერგვისთვის, მონო რეპოზიტორები, uv, მიკროსერვისები, ჩარჩოები როგორიცაა gunicorn & FastAPI. - ძლიერი უნარები ინფრასტრუქტურის კოდში, სპეციალურად Azure გარემოში და BICEP-ში. - ავტომატიზირებული წარმოების ხარისხის დანერგვა ხელოვნური ინტელექტის/LLM მოდელებისა. - წარმოების ხარისხის არქიტექტურა ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებისა. - ძლიერი დათვლის მეცნიერების ფონი.

ანაზღაურება: 5000–6500 ევრო თვეში.