Yapay Zeka Yazılım Mühendisi

ExTrac Hakkında
ExTrac, karmaşık, hızlı değişen ortamlarda faaliyet gösteren hükümetler, savunma kuruluşları, finansal kurumlar ve şirketler tarafından kullanılan bir karar istihbarat şirketidir. Yeteneklerimiz, aşırı bilgi yükünü net, eyleme dönüştürülebilir öngörüye dönüştürmek için seçilmiş veri kaynaklarını, alana özel yapay zekayı ve derin insan uzmanlığını birleştirir.
Amacımız, jeopolitik belirsizliğin bir fırsata veya stratejik bir riske dönüştüğü durumlarda kuruluşların güvendiği analitik omurga olmaktır. Daha fazlası extrac.ai'de.

Rol
ExTrac'ın yapay zeka ekibine katılacak, Ortak Analisti ve etrafındaki analitik yapay zeka özelliklerini oluşturacak bir Yazılım Mühendisi arıyoruz.
Ortak Analist, araştırma yapmak ve rapor yazmak için istihbarat analistleriyle birlikte çalışan, kullanıcıya yönelik, çok aracılı bir sistemdir. Planlama döngüsü, analistin sorusunu ayrıştırır, hayranlar alt temsilcilerle çalışır ve sonuçları, her iddianın geldiği kaynak yığınına kadar takip edildiği bir raporda birleştirir. Bunun altında, büyük, yapılandırılmamış bir külliyat üzerinde hibrit erişim yatıyor: analistin amacı, birden fazla dil ve medya türü genelinde anahtar kelime ve yoğun vektör aramayla birleştirilmiş, yapılandırılmış filtrelere çevrildi.
Temsilcilik işi işin en önemli parçasıdır ancak işin tamamı değildir. Tek bir çeyrekte bu çalışma, aracı orkestrasyonu, erişim, grafik analitiği ve uzun süredir devam eden akış hatları ile bunların altındaki hizmetler ve veritabanlarını kapsıyor. Teknik yönü belirleyen kıdemli mühendislerle, besleme ardışık düzenlerine sahip olan veri ekibiyle ve entegre ettiğimiz ve sunduğumuz modelleri eğiten ve değerlendiren araştırma odaklı bir makine öğrenimi ekibiyle birlikte çalışarak, bir Python ve Go kod tabanında uçtan uca iyi tanımlanmış özelliklere ve bileşenlere sahip olacaksınız. Döngü kısadır: ürün genellikle yeni ve kanıtlanmamış bir fikir getirir ve bizim işimiz uygulamayı hızlandırıp onu üretim özelliğine taşımaktır. Yeni özellikler neredeyse her hafta gelecek.
Bu işe alım, AI ekibinin zorlu sorunlarına kapasite eklemek için var: bağımsız olarak iyi kapsamlı özellikler ve bileşenler sunabilen ve uçtan uca sistemin daha fazlasına sahip olma yolunda ilerleyen bir mühendis.

İşin neleri içerdiği
Aracı ve analitik yapay zeka özellikleri

• Ekipteki kıdemli mühendislerin rehberliğiyle aracı döngüsünün kendi bileşenlerini oluşturun ve iyileştirin: bağlam derlemesi, araç seçimi ve alt aracı orkestrasyonu.

• Ağ oluşturulmasından analistlerin okuduğu özetlere kadar, yanında yer alan analitik yapay zeka özelliklerini oluşturun.

• Özellik işaretlerinin arkasında canlı analist trafiğine karşı denemeler yürüterek değişikliklerin iyileştirme olduğunu kanıtlamaya yardımcı olun.

• Bir yetenek için "daha iyi"nin ne anlama geldiği konusunda anlaşmaya varılmasına katkıda bulunun ve umut verici bir yaklaşımın işe yaramadığını gösteren kanıtlar varsa dürüstçe işaretleyin.

• Gömmelerle, bir geri alma kaygısından daha fazlası olarak çalışın. Aynı vektörler ağ oluşumunu ve topluluk tespitini yönlendirir.

• Modelden bağımsız bir tasarımla çalışın, modelleri değiştirin ve bir modele bağlı kalmak yerine makine öğrenimi ekibinin değerlendirmelerine göre yerleştirmeler yapın.

Hizmet tasarımı ve teslimatı

• İyi tanımlanmış bir sorunu ele alın, gereksinimleri liderinizle veya kıdemli bir mühendisle netleştirin ve yakın gözetim yerine düzenli kontrollerle üretime gönderin.

• Tek bir sistemde uçtan uca sahip olunan özellikler ve bileşenler, sistem tasarımı ve mimari tartışmalarına katkıda bulunur ve bağlamı oluştururken tasarım işinin daha fazlasını üstlenir.

• Yerleşik sözleşmeleri ve sürüm oluşturma kurallarını takip ederek dahili ekipler ve müşteriler tarafından kullanılan API'leri oluşturun ve sürdürün.

• Depolama katmanıyla bir uygulama ayrıntısı yerine bir tasarım kaygısı olarak çalışın: ilişkisel, belge ve vektör depoları genelinde şema, dizin oluşturma stratejisi ve erişim modelleri.

Üretim mühendisliği

• Geçmiş performanslarınız arttıkça tasarım, dağıtım ve operasyonların sahipliğini artırarak Python ve Go genelinde destek hizmetleri oluşturun ve işletin.

• Belirleyiciliğin kesin olmadığı bir sistemde gecikme, maliyet ve güvenilirlik açısından temsilci iş akışlarının üretim standartlarında tutulmasına yardımcı olun.

• Önbelleğe alma ve kurtarma davranışı da dahil olmak üzere, onları sürdürülebilir kılan uzun süreli akış işlem hatlarını oluşturun ve çalıştırın.

Analistler, ürün ve makine öğrenimi ekibiyle çalışma

• Ürünlerimizi kullanan analistlerle doğrudan çalışarak pratikte karşılaştıkları şeyleri sistemdeki değişikliklere dönüştürün.

• Ürün isteklerinin canlı akışına karşı hızlı bir şekilde yineleme yapın ve bunların daha uzun vadeli yetenek çalışmalarıyla çakıştığı yerleri işaretleyin.

• Faktörsel yaklaşımlar konusunda ML ekibiyle ortak olun, kanıtlanmış kavramların üretime alınmasına yardımcı olun ve bir araştırma uygulamasının gerektirmediği mühendislik, performans ve güvenilirlik sorunları üzerinde çalışın.

• Eğittikleri modellerin entegre edilmesine ve sunulmasına yardımcı olun ve değerlendirme çerçevelerinin üzerinde çalıştığı üretim altyapısına katkıda bulunun.

Eğer başvurmalısınız

• Üretim arka uç sistemleri kurdunuz ve üzerinde çalıştınız ve bunu yapmaya devam etmek istiyorsunuz. Zamanınızın çoğunu Python ve Go hizmetlerinde, veritabanlarında ve API'lerde, bir bilgi istemi dosyasında harcayacağınızdan daha fazla harcayacaksınız ve iyi tanıtım yapan bir şey ile üretim yüküne, gecikmeye ve maliyete dayanabilen bir şey arasındaki farkı biliyorsunuz.

• İyi tanımlanmış problemler üzerinde bağımsız olarak çalışabilir ve ne zaman belirsizliği işaretleyeceğinizi veya tahmin etmek yerine girdi isteyebileceğinizi bilebilirsiniz. Açıkça görülen yaklaşım başarısız olduğunda, durumu tırmandırmadan önce başka bir yaklaşım ararsınız.

• Ajansal çerçevelere ve bu çerçeveler olmadan rahat çalışmaya meraklısınız. Bunlarla deneyim kazanmak faydalıdır, ancak düzenlememizin çoğunu kendimiz yapıyoruz çünkü kullanıma hazır soyutlamalar değerlendirme, kontrol ve üretim performansıyla ilgili gereksinimlerimizi karşılayamadı.

• Yeni bir tekniği veya makaleyi alabilir, bir uygulamanın hızlanmasına yardımcı olabilir ve daha ileri gitmeye değer olup olmadığı konusunda net bir şekilde mantık yürütebilirsiniz.

• Bir değişikliği ölçene kadar ona güvenmezsiniz. Değerlendirmeye ulaşmak sonradan düşünülmekten ziyade içgüdüseldir.

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/extracai/ai-software-engineer-london-230361)