Inżynier AI/ML

Stanowisko to wystawiane jest w imieniu firmy partnerskiej, która zarządza wszystkimi aplikacjami i kolejnymi krokami. Nasz partner poszukuje inżyniera AI/ML mieszkającego w Wielkiej Brytanii.

Dołącz do zespołu inżynierów zorientowanego na misję, opracowującego praktyczne systemy sztucznej inteligencji, które rozwiązują rzeczywiste wyzwania w zakresie opieki zdrowotnej, rolnictwa, edukacji i rozwoju międzynarodowego. Jako inżynier AI/ML będziesz projektować, budować, oceniać, wdrażać i stale ulepszać aplikacje oparte na sztucznej inteligencji używane przez organizacje non-profit i ich społeczności. Będziesz pracować nad rozwiązaniami, od drugich pilotów klinicznych i narzędzi coachingowych AI po chatboty doradcze dla rolników i infrastrukturę ewaluacyjną. Współpracując z naukowcami zajmującymi się behawioryzmem, badaczami i inżynierami wbudowanymi, przełożysz badania stosowane w zakresie sztucznej inteligencji na niezawodne, skalowalne produkty i zasoby techniczne nadające się do ponownego wykorzystania. Pomożesz także organizacjom partnerskim we wzmocnieniu ich własnych możliwości w zakresie sztucznej inteligencji poprzez mentoring, wkład w postaci otwartego oprogramowania i dzielenie się wiedzą. Ta w pełni zdalna rola zapewnia znaczną własność techniczną i możliwość zastosowania zaawansowanej inżynierii AI w inicjatywach, które mogą poprawić wyniki milionów ludzi.

Odpowiedzialność:

Na tym stanowisku będziesz budować i ulepszać gotowe do produkcji systemy AI, pomagając partnerom non-profit w wdrażaniu skutecznych, mierzalnych i odpowiedzialnych praktyk związanych ze sztuczną inteligencją. Twoja praca będzie łączyć praktyczną inżynierię, badania stosowane, eksperymenty i współpracę z zespołami pracującymi bezpośrednio w terenie.

•
Projektuj, buduj, oceniaj, wdrażaj i ulepszaj systemy uczenia maszynowego oraz aplikacje oparte na sztucznej inteligencji do rzeczywistych zastosowań.

•
Wkład w infrastrukturę i narzędzia oceny sztucznej inteligencji typu open source, które pomagają organizacjom non-profit oceniać i ulepszać ich produkty AI.

•
Ściśle współpracuj z naukowcami zajmującymi się behawioryzmem, badaczami i zespołami terenowymi, aby identyfikować powtarzające się wyzwania i przekładać ustalenia na narzędzia, struktury, podręczniki i publikacje techniczne nadające się do wielokrotnego użytku.

•
Opracuj rygorystyczne metody oceny systemów AI, w tym odpowiednie zbiory danych, kryteria oceny i mierzalną poprawę wydajności.

•
Twórz i iteruj aplikacje LLM klasy produkcyjnej i systemy agentowe, poprawiając ich niezawodność, użyteczność i wydajność dla docelowych użytkowników.

•
W stosownych przypadkach udostępniaj znaczące innowacje techniczne z projektów partnerskich jako wkłady typu open source.

•
Dostarczaj rozwiązania w ramach szybkich cykli opracowywania i wdrażania, korzystając z eksperymentów i mierzalnych informacji zwrotnych w celu wprowadzenia ulepszeń.

•
Dokumentuj decyzje techniczne, utrzymuj standardy inżynieryjne i upewnij się, że komponenty AI pozostają niezawodne i łatwe w utrzymaniu.

•
Monitoruj rozwój badań stosowanych nad sztuczną inteligencją, oceniaj istotne postępy i testuj obiecujące podejścia w warunkach praktycznych.

•
Doradzaj i wspieraj organizacje non-profit opracowujące generatywne produkty AI, pomagając im w przyjmowaniu skutecznych praktyk, narzędzi i przepływów pracy inżynieryjnych.

•
Opiekuj się personelem organizacji partnerskiej i pomagaj wzmacniać jego wewnętrzne możliwości techniczne oraz odpowiedzialne praktyki związane ze sztuczną inteligencją.

•
Weź udział w warsztatach, seminariach i inicjatywach związanych z dzieleniem się wiedzą, które przekazują wnioski i najlepsze praktyki z bieżących projektów.

•
Przeprowadzaj wizyty w terenie, aby zrozumieć wyzwania operacyjne, obserwować, w jaki sposób wykorzystywane są narzędzia AI, i zalecać ulepszenia techniczne w oparciu o bezpośrednie potrzeby użytkowników.

•
Podejmij inicjatywę w identyfikowaniu problemów, definiowaniu rozwiązań i prowadzeniu projektów przez wdrażanie i wdrażanie.

Wymagania:

Idealny kandydat łączy solidne podstawy uczenia maszynowego ze znacznym praktycznym doświadczeniem w dostarczaniu produktów AI dla użytkowników końcowych. Powinieneś swobodnie poruszać się pomiędzy badaniami, eksperymentami, inżynierią produkcji i współpracą z interesariuszami nietechnicznymi, jednocześnie skupiając się na wpływie praktycznym.

•
Solidne podstawy matematyki, głębokiego uczenia się, dużych modeli językowych (LLM) i nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji.

•
Co najmniej 4 lata praktycznego doświadczenia w inżynierii uczenia maszynowego, w tym budowania, oceniania i systematycznego ulepszania co najmniej jednego produktu przeznaczonego dla użytkownika końcowego opartego na głębokim uczeniu. Doświadczenie ograniczone do integracji interfejsów API modeli, tworzenia wewnętrznych dashboardów lub wkładu wyłącznie w infrastrukturę ML nie spełnia tego wymagania.

•
Co najmniej 1–2 lata doświadczenia w tworzeniu aplikacji opartych na LLM, w tym co najmniej jeden agent klasy produkcyjnej wykraczający poza weryfikację koncepcji.

•
Praktyczne doświadczenie w ocenie systemów AI, ze znajomością projektowania zbiorów danych, metodologii oceny i pomiaru wydajności.

•
Biegła znajomość języka Python i chęć dalszego zaangażowania w praktyczne wdrażanie.

•
Biegłość w podpowiedziach i inżynierii kontekstu dla systemów agentowych, w tym umiejętność określenia, czy problem wymaga ulepszonego podpowiedzi, innego modelu, lepszych narzędzi lub zmian w całym potoku.

•
Doświadczenie w korzystaniu z agentów kodujących AI w celu tworzenia wysokiej jakości prac, z umiejętnością oceny i odpowiedzialnością za walidację wyników i wzięcie odpowiedzialności za to, co wysyłasz.

•
Umiejętność czytania artykułów naukowych, oceniania nowych pomysłów i szybkiego testowania odpowiednich podejść poprzez praktyczne eksperymenty.

•
Eksperymentalny sposób myślenia, pozwalający na uważne rozważanie danych, modeli i ocen przy jednoczesnym osiąganiu iteracyjnych, mierzalnych postępów.

•
Silne myślenie według pierwszych zasad i umiejętność projektowania praktycznych, skalowalnych rozwiązań.

•
Podejście skupione na użytkowniku, w którym priorytetem jest to, czy produkt działa skutecznie dla docelowej grupy odbiorców.

•
Proaktywna odpowiedzialność, pilność, dbałość o szczegóły i zdolność doprowadzenia projektów do końca bez stałego kierunku.

•
Silne umiejętności komunikacji pisemnej i werbalnej, w tym umiejętność jasnego wyjaśniania koncepcji technicznych osobom nieinżynierskim.…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/jobgether/ai-ml-engineer-uk-265617)