ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერების წამყვანი [gn] მონაცემთა ინტელექტი

ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერების გუნდი არის შიდა ტრანსფორმაციისა და პროდუქტის დაჩქარების კatalyst მთელს Actian-ში. თანამედროვე მონაცემთა ლანდშაფტში, ხელოვნური ინტელექტი არ არის იზოლირებული ექსპერიმენტული ლაბორატორია; ეს არის ძირითადი შესაძლებლობა, რომელიც უნდა იყოს ჩართული ჩვენი პროდუქტის დნმ-ში და საინჟინრო სამუშაო პროცესებში.

ჩვენ ვეძებთ ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერების წამყვანს, რომელიც შეიმუშავებს, გაზრდის და ფლობს ჩვენს ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერების სტრატეგიას მთლიანად. თქვენ არ ხართ თეორიული მკვლევარი ან პასიური სწრაფი ინჟინერი; თქვენ ხართ მაღალპრაქტიკული, ტექნიკური მძღოლი, რომელიც აშენებს ფუნდამენტურ პლატფორმებს, ინსტრუმენტებსა და ჩარჩოებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს სხვა პროდუქტისა და საინჟინრო გუნდებს უსაფრთხოდ, სწრაფად და მასშტაბურად განათავსონ ხელოვნური ინტელექტი. თქვენ დემოკრატიზებთ ხელოვნურ ინტელექტს მთელ ორგანიზაციაში, დაამყარებთ თანამედროვე LLMOps / MLOps პრაქტიკებს და პირდაპირ გავლენას მოახდენთ Actian Data Intelligence Platform-ზე აგენტური სამუშაო პროცესების, ინტელექტუალური მონაცემთა მილსადენებისა და უახლესი შესაძლებლობების დანერგვით. ძირითადი პასუხისმგებლობები: შიდა ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები: შექმნათ და შეინარჩუნოთ ძირითადი ხელოვნური ინტელექტის ორკესტრირების ფენები, ცენტრალიზებული API კარიბჭეები და კომპანიის მასშტაბით მოხმარებისთვის განკუთვნილი ხელახალი გამოყენების ჩარჩოები (მაგ., მოწინავე RAG არქიტექტურები, აგენტური ჩარჩოები).

პროდუქტის ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია: პირდაპირ ითანამშრომლეთ ძირითად საინჟინრო გუნდებთან, რათა ჩანერგოთ წარმოებისთვის მზადყოფნის მქონე გენერალური ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლების მახასიათებლები Actian Data Intelligence Platform-ში.

LLMOps და მმართველობის ინფრასტრუქტურა: დაამყაროთ მკაცრი დამცავი ზომები, შეფასების ჩარჩოები და მონიტორინგის ინსტრუმენტები მოდელის მუშაობის, მიკერძოების, მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების თვალყურის დევნისთვის ყველა ხელოვნური ინტელექტის დანერგვისას.

ხარჯებისა და შეყოვნების ოპტიმიზაცია: აქტიურად მონიტორინგი და მართვა ღრუბლოვანი და API გამოთვლითი ხარჯების (ტოკენის მენეჯმენტი, ღია კოდის vs. კომერციული მოდელები) და ოპტიმიზაცია გაუკეთეთ წარმოების ხელოვნური ინტელექტის მახასიათებლების შესრულების შეყოვნებას.

ჯვარედინი ფუნქციური უნარების ამაღლება: ხელმძღვანელეთ სემინარებს, შექმნათ დიზაინის ბლოკები და შექმნათ დოკუმენტაცია, რათა უზრუნველყოთ არახელოვნური ინტელექტის საინჟინრო გუნდების შესაძლებლობა, თავდაჯერებულად შექმნან და შეინარჩუნონ საკუთარი ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი მახასიათებლები.

სწრაფი პროტოტიპირება (PoC წარმოებაში): განახორციელეთ მაღალი გავლენის მქონე ხელოვნური ინტელექტის ცნობის დოკუმენტების საინჟინრო შესრულება, რაც უზრუნველყოფს, რომ ისინი აშენდეს წარმოების ხარისხის კოდით, რომელიც შეუფერხებლად იზრდება.

ინსტრუმენტების სტანდარტიზაცია: განსაზღვრეთ და აღასრულეთ ორგანიზაციის ოფიციალური ხელოვნური ინტელექტის სტეკი, ვექტორული მონაცემთა ბაზის შერჩევიდან და ვექტორული ჩანართების სტრატეგიებიდან სემანტიკური ქეშირების მექანიზმებამდე.

ვენდორის და ღია კოდის სტრატეგია: შეაფასეთ და მართეთ პარტნიორობა ხელოვნური ინტელექტის მოდელის პროვაიდერებთან და წარმართეთ უახლესი ღია კოდის მოდელების ტექნიკური შეფასება, რათა Actian-ს ინოვაციების წინა პლანზე დააყენოთ.

მონაცემებით განპირობებული ზემოქმედების თვალყურის დევნება: განსაზღვრეთ და თვალყური ადევნეთ ხელოვნური ინტელექტის გაძლიერების ფუნქციის ოპერაციულ მეტრიკებს, როგორიცაა დეველოპერების მიღების მაჩვენებლები, ხელოვნური ინტელექტის მახასიათებლების ბაზარზე გასვლის დროის შემცირება და დანერგილი ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების ROI.

კვალიფიკაცია და პროფილი: - ტექნიკური ფონი: ძლიერი ფონი როგორც უფროსი AI/ML ინჟინერი, LLMOps ინჟინერი ან პროგრამული უზრუნველყოფის არქიტექტორი, რომელმაც წარმატებით შექმნა და გაზარდა AI-ზე მომუშავე აპლიკაციები საწარმოს SaaS-ში ან კომპლექსურ მონაცემთა პლატფორმებში.

- AI და ინჟინერიის ოსტატობა: ღრმა ტექნიკური ექსპერტიზა Python ან Go-ში, სემანტიკური ძიება, ვექტორული მონაცემთა ბაზები (მაგ., Pinecone, Milvus, pgvector), ორკესტრირების ჩარჩოები (LangChain, LlamaIndex) და დიდი ენის მოდელების (LLM) დახვეწა ან სწრაფი ინჟინერია.

- უკიდურესი პასუხისმგებლობა: მაღალი აგენტური აზროვნება. თქვენ არ ელოდებით პროდუქტის გუნდების მიერ AI შესაძლებლობების მოთხოვნას; თქვენ პროაქტიულად აშენებთ ჩარჩოებს, რომლებიც გადაჭრით მათ შეზღუდვებს, სანამ ისინი მათ განსაზღვრავენ.

- პროგრამული ინჟინერიის სიმკაცრე: თქვენ მკურნალობთ AI განვითარებას როგორც პროგრამული ინჟინერია. თქვენ გესმით CI/CD, AI-სთვის ერთეულების ტესტირება (შეფასების მონაცემთა ნაკრები), კონტეინერიზაცია (Docker/Kubernetes) და სუფთა კოდის არქიტექტურა.

- გავლენა ავტორობის გარეშე: განსაკუთრებული ლიდership და კომუნიკაციის უნარები. თქვენ შეგიძლიათ შთააგონოთ და გააერთიანოთ სხვადასხვა ინჟინერიული გუნდები საერთო ტექნიკური ხედვის გარშემო მათი პირდაპირი ხაზის მენეჯერის გარეშე.

- კომუნიკაცია: განსაკუთრებული ზეპირი და წერილობითი ინგლისური კომუნიკაციის უნარები. კომპლექსური AI ანომალიების ან არქიტექტურების დემისტიფიკაციის უნარი შიდა დაინტერესებული მხარეებისთვის და აღმასრულებლებისთვის.

რას გთავაზობთ: - ინოვაციური, სწრაფად მზარდი კომპანიის ნაწილი გახდომის შესაძლებლობა, რომელიც მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს მონაცემთა მართვის სფეროში.

• ვნებიანი და მრავალფეროვანი გუნდთან თანამშრომლობა.

• კონკურენტუნარიანი ხელფასი და შეღავათების პაკეტი.

• მოქნილი სამუშაო მოწყობა (დისტანციური ან ჰიბრიდული).

• პროფესიული ზრდისა და განვითარების შესაძლებლობები.

რატომ გაწევრიანდეთ ჩვენთან? Actian-ში ჩვენ ვნებიანად ვართ ინოვაციებისა და გუნდური მუშაობის მიმართ. ეს როლი იდეალურია იმ ადამიანისთვის, ვინც დინამიურ გარემოში ხარობს, უყვარს ეფექტური და მისასალმებელი სამუშაო ადგილის შექმნა და ნიჭიერ გუნდთან მჭიდრო თანამშრომლობა. დაინტერესებული? ჩვენ გვსურს მოვისმინოთ თქვენგან! მოდით განვიხილოთ, თუ როგორ შეგიძლიათ წვლილი შეიტანოთ ჩვენს წარმატებაში, ხოლო თქვენი კარიერის ზრდასთან ერთად. ჩვენ ვაფასებთ მრავალფეროვნებას ჩვენს კომპანიაში. ყველა კვალიფიცირებული აპლიკანტი მიიღებს დასაქმების შესაძლებლობის განხილვას რას, ფერის, რელიგიის, სქესის, სექსუალური ორიენტაციის, გენდერული იდენტობის, ეროვნული წარმოშობის ან სხვა მოქმედი კანონით დაცული მახასიათებლების მიუხედავად იმ ადგილმდებარეობისა, სადაც კანდიდატი განაცხადს აკეთებს.