გადაწყვეტილების ინჟინერი

ვის შესახებ ვართ

რელაციური AI-ში ჩვენ ვაგვარებთ ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან გამოწვევას: როგორ ვასწავლოთ დიდ ენოვან მოდელებს ლოგიკა, სემანტიკა და თანამედროვე საწარმოს ბიზნეს კონტექსტი.

სასაზღვრო მოდელები თითქმის მთლიანად არის გაწვრთნილი საჯარო მონაცემებზე - მათ შეუძლიათ ისაუბრონ მსოფლიოზე, მაგრამ მათ არ ესმით თქვენი ბიზნესი. ჩვენ ამას ვასწორებთ.

რელაციურმა AI-მა დაიწყო ე.წ. სუპერალიგნაციის - ტექნოლოგიის, რომელიც საშუალებას აძლევს დიდ ენოვან მოდელებს (LLM) ისწავლონ მშობლიურად კერძო, სტრუქტურირებული საწარმოს მონაცემებიდან მონაცემთა ღრუბელში.

ამ ტექნოლოგიის კომბინაციით, რელაციური ცოდნის გრაფიკებით და ჩვენი საკუთარი ნეირო-სიმბოლური-რელაციური მსჯელებით, ჩვენ მივაწვდებით სანდო გადაწყვეტილების ინტელექტს: სისტემებს, რომლებიც იყენებენ სემანტიკურ მოდელებს ბიზნესის მუშაობის ჭეშმარიტად გასაგებად და შეუძლიათ მსჯელობა მათ მონაცემებზე უკეთესი შედეგების მისაღწევად.

ჩვენ ვართ გლობალურად განაწილებული გუნდი ინჟინრების, მეცნიერებისა და მშენებლების, რომლებიც ხელახლა განსაზღვრავენ, თუ როგორ სწავლობს AI მონაცემებიდან. ჩვენ გვჯერა, რომ მაღალი ფსონების გადაწყვეტილებები დამსახურებას იღებენ საზღვრის ინტელექტის - ინტელექტის, რომელიც არის ახსნადი, შეთანხმებული და რეალობაში დაფუძნებული.

თუ თქვენ გაქვთ ცნობისმოყვარეობა, აყვავდებით სირთულეში და გსურთ დაეხმაროთ სისტემის აშენებას, რომელიც ნამდვილ გაგებას მოაქვს საწარმოს AI-ში, თქვენ თავს იგრძნობთ სახლში აქ.

როლი

თქვენ ჩართული იქნებით ჩვენს მომხმარებლებთან ყველაზე რთულ პრობლემებში და თქვენ ფლობთ შედეგს, სანამ ის არ მუშაობს წარმოებაში.

თქვენ იჯდებით აღმასრულებლებთან, დომენის ექსპერტებთან და მონაცემთა გუნდებთან ერთად, რათა იპოვოთ გადაწყვეტილებები, რომლებიც რეალურად მოძრაობენ მათ ბიზნესს - ინვენტარი, რომელიც არასწორ ადგილზეა, რისკის კონცენტრაციები, რომელსაც ვერავინ ხედავს, თაღლითობის შაბლონები, რომლებიც მხოლოდ სამ სისტემაში ჩნდება, სიმძლავრის გეგმები, რომლებიც აგებულია ვარაუდებზე. შემდეგ თქვენ მოდელირებთ მათ სამყაროს ჩვენს ონტოლოგიაში, ჩამოაყალიბებთ მსჯელობის პრობლემას, დაწერთ PyRel-ს და მიაწვდით იმას, რაც მუშაობს მათ რეალურ მონაცემებთან მათივე Snowflake ანგარიშზე.

ყოველი ჩართულობა აქ ორ შედეგს იძლევა.

პირველი ის არის, რომელსაც მომხმარებელი ხედავს: სამუშაო გადაწყვეტილების სისტემა, რომელიც ცვლის მათ მუშაობას.

მეორე ის არის, რომელიც ყველაზე მნიშვნელოვანია ჩვენთვის: ყველაფერი, რაც თქვენ უნდა გამოიგონოთ, რადგან ჩვენს პლატფორმას ჯერ არ ჰქონდა ისინი. მოდელირების ნიმუში, რომელიც თქვენ ხელით გააკეთეთ. შეზღუდვის ფორმულაცია, რომელიც უნდა ყოფილიყო პრიმიტიული. სამსაათიანი გამოსავალი, სადაც API უნდა არსებობდეს. თქვენ მოიტანთ მათ უკან, თქვენ კამათობთ მათთვის და ყველაზე ძლიერი მათგანი პროდუქტად იქცევა.

ეს მეორე შედეგი არის მიზეზი, რის გამოც ეს როლი არსებობს. თუ თქვენ მხოლოდ პირველს მიაწვდით, ჩვენ კონსულტანტი დავიქირავეთ. ჩვენ არ ვიქირავებთ კონსულტანტებს.

თქვენ იმუშავებთ უჩვეულო ავტონომიით: თქვენ გადაწყვეტთ, რა ღირს აშენება, როდის არის მისაღები გამოსავალი და როდის არის ტექნიკური დავალიანება, რომელსაც ჩვენ ვნანობთ, და როდის უნდა უთხრათ მომხმარებელს, რომ მათი რეალური პრობლემა არ არის ის, რაც მათ სთხოვეს. თქვენ იქნებით საკმარისად ტექნიკური, რომ როდესაც რამე იშლება მომხმარებლის გარემოში, თქვენ თავად იპოვით ძირეულ მიზეზს, ვიდრე შეტანის ბილეთი და ლოდინი.

რა გააკეთებთ

• ფლობთ შედეგებს თავიდან ბოლომდე - აღმოჩენა, მოდელირება, განხორციელება, შესრულების ტუნინგი, წარმოების გამკვრივება და გაზომვა, რომელიც ამტკიცებს, რომ ეს მუშაობდა. არა გადაცემა თითოეულ ეტაპზე. თქვენი.

• აშენება, არა აღწერა - შექმნა და გადაზიდვა გადაწყვეტილების გადაწყვეტილებები ჩვენს მოდელირების, მსჯელობისა და სწავლის სტეკზე: ონტოლოგიები მომხმარებლის მონაცემებზე, წესები, გრაფიკის ანალიტიკა, ოპტიმიზაციის ფორმულაციები, პროგნოზული მოდელები

• შეავსეთ ხარვეზები თავად - როდესაც მომხმარებლის სამუშაო პროცესი დაბლოკილია რაღაცით, რაც პლატფორმა არ აკეთებს, განსაზღვრეთ და შექმეთ იგი. შემდეგ გადაიტანეთ ზოგადი ვერსია ზემოთ: წაიკითხეთ ჩვენი წყარო, ჩამოაყალიბეთ ჰიპოთეზა, სანამ არ გაზრდით, გახსენით PR.

• დახურეთ მარყუჟი პროდუქტით - ყოველი განლაგება წარმოქმნის სიგნალს. დააბრუნეთ რეპროდუქციები, შაბლონები და კონკრეტული მარცხის რეჟიმები ("ერთადერთი გზა, რომლითაც მე შემიძლია ამის გამოხატვა, იყო X- ის ამ გზით ბოროტად გამოყენება"), არა ვიბრები. თქვენ ხართ ერთ-ერთი ყველაზე ხმამაღალი შეყვანა ჩვენს რუკაზე.

• გაუშვით ტექნიკური აღმოჩენა, რომელიც სიმართლეს აღწევს - სემინარები, დემოები და კონცეფციების მტკიცებულებები, რომლებიც შექმნილია იმის გასარკვევად, შეგვიძლია თუ არა პრობლემის გადაჭრა, და არა შთაბეჭდილების მოსაპოვებლად.

• დატოვეთ ყველაფერი უკეთესად, ვიდრე იპოვეთ - დოკუმენტაცია იმოქმედეთ, რეპოში, იმავე კვირაში. გადააქციეთ ერთჯერადი სამუშაო ხელახლა გამოყენებადი საცნობარო განხორციელებებით, ასე რომ მომდევნო ადამიანი იწყება იქ, სადაც თქვენ დაასრულეთ. არცერთი თქვენი ფილიალი არ უნდა განსხვავდებოდეს ერთი თვის განმავლობაში.

• უარი თქვით კომპლექსურ მალსახმებზე - არ არის დოკუმენტირებული კონფიგურაციის დრიფტი, არა "ეს მუშაობს ახლა" გარეშე ცოდნა, თუ რატომ გატეხა, არა სერვისის გადატვირთვა, სანამ არ გადაიღებთ მტკიცებულებებს.

ვინ ხართ თქვენ

თქვენ აყვავდებით გაურკვევლობაში და მოძრაობთ მიზანმიმართულად. თქვენ მოტივირებული ხართ ღრმა გაგებით და მნიშვნელოვანი ზემოქმედებით.

• მფლობელი, არა მონაწილე. თქვენ იღებთ სრულ პასუხისმგებლობას შედეგზე, არა თქვენს ნაწილზე. როდესაც რამე გატეხილია და არავის საქმე არ არის, ის თქვენი ხდება.

• თქვენ აშენებთ. თქვენი ინსტინქტი რთული პრობლემის წინაშე არის რედაქტორის გახსნა, არა გემბანის. თქვენ გირჩევთ აჩვენოთ სამუშაო პროტოტიპი რეალურ მონაცემებზე, ვიდრე მისი დიაგრამა.

• მაღალი კონვიქცია, დაბალი ეგო. თქვენ კამათობთ იმაზე, რაზეც გჯერათ, პირდაპირ ხართ იმაზე, რაც არასწორია და სწრაფად ცვლით აზრს, როდესაც მტკიცებულებები გადადის. თქვენ გამოწვევთ იდეებს პირადი შეტევის გარეშე - ადამიანები თქვენთან კამათის შემდეგ უფრო მკვეთრად გრძნობენ თავს, ვიდრე პატარა.

• მკაცრი. თქვენ ძირეულად იძებთ მიზეზს. თქვენ შეგიძლიათ ახსნათ, თუ რატომ გატეხა და რატომ მუშაობს თქვენი გამოსავალი. ზედაპირული სიმპტომები არ გაკმაყოფილებთ.

• უცნობ გარემოში სწრაფად ადაპტირება. კოდექსში, დომენში ან მონაცემთა მოდელში ჩასვლისას, რომელიც აქამდე არ გინახავთ, რამდენიმე დღეში გახდებით სასარგებლო. ფრაზები "მხოლოდ უკანა ნაწილს ვაკეთებ" და "ეს ჩემი საქმე არ არის" თქვენთვის უცხოა.

• მაღალი ტოლერანტობა ხახუნის მიმართ. საწარმოს გარემო ხშირად არეულობაა - გატეხილი მონაცემები, VDI წვდომა, უსაფრთხოების მიმოხილვები, პოლიტიკა. თქვენ ამ ყველაფერს გვერდის ავლით და მუშაობას აგრძელებთ.

• შედეგზე ორიენტირებული. თქვენ გსურთ, რომ თქვენი შექმნილი რამ ორი წლის შემდეგაც მუშაობდეს და აქტუალური იყოს.

რა არ არის ეს როლი

ჩვენ გირჩევთ პირდაპირ ვთქვათ, ვიდრე თქვენი დრო დავკარგოთ:

• ეს არ არის დემო და გადაცემა გაყიდვების წინასწარ. თქვენ არ ქრება POC-ის შემდეგ; თქვენ იქ ხართ, როდესაც ის წარმოებაში გადადის.

• ეს არ არის პერსონალის გაზრდა. თქვენ პასუხისმგებელი ხართ შედეგებზე და არა საათებზე ან ბილეთების რიგებზე.