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高级AI工程师 – GenAI与代理系统

Senior AI Engineer – GenAI & Agentic Systems

AI开发工程限定地区（需当地身份）
公司Provectus
薪资未公开
工作地点Bosnia and Herzegovina, Czechia, North Macedonia, Poland, Portugal, Romania, Serbia, Spain, Ukraine
地域资格限定地区（需当地身份）
时区要求日间重叠约 4 小时，基本正常作息
用工类型Full Time
发布时间今天
数据来源Himalayas
前往 Himalayas 查看并投递 →
注意地域限制：该职位明确限定在 Bosnia and Herzegovina、Czechia、North Macedonia、Poland、Portugal、Romania、Serbia、Spain、Ukraine 招聘。如果你是位于中国大陆的求职者，通常需要当地工作身份才能投递，或需与雇主确认是否接受独立合同（Contractor）形式合作。

加入Provectus，成为一支致力于打造具有积极社会影响的尖端技术解决方案的团队的一员。我们公司专注于人工智能和机器学习技术、云服务以及数据工程，并以创新能力和突破可能性的边界而自豪。

作为ML工程师，你将获得所有发展和成长的机会。

让我们携手共建一个更美好的未来！

要求：

  • 熟悉标准的机器学习算法及背后的数学知识。
  • 具有在生产环境中使用大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）架构和代理系统方面的实际经验。
  • 有AWS Bedrock经验者优先。
  • 具有解决分类和回归任务的一般经验，包括特征工程。
  • 具有机器学习模型在生产环境中的实际经验。
  • 具有以下一个或多个用例的实际经验：自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLMs）和推荐引擎。
  • 具备扎实的软件工程技能（即能够编写结构良好的模块，而不仅仅是笔记本脚本）。
  • 精通Python、Docker。
  • 英语水平——良好以上。
  • 优秀的沟通和解决问题的能力。

加分项：

  • 具有云平台的实际经验（优先考虑AWS栈，如Amazon SageMaker、ECR、EMR、S3、AWS Lambda）。
  • 具有深度学习模型的实际经验。
  • 具有本体论或分类法的经验。
  • 具有构建机器学习流水线以协调复杂工作流的实际经验。
  • 具有Spark/Dask、Great Expectations的实际经验。

职责：

  • 从零开始创建机器学习模型或改进现有模型。
  • 与工程团队、数据科学家和产品经理合作，推进生产模型。
  • 制定实验路线图。
  • 搭建可复现的实验环境并维护实验流水线。
  • 监控和维护生产环境中的机器学习模型，确保最佳性能。
  • 为机器学习模型、流程和流水线编写清晰且全面的文档。
  • 跟踪最新的机器学习和人工智能发展，并提出创新解决方案。

最初发布于Himalayas

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Join us at Provectus to be a part of a team that is dedicated to building cutting-edge technology solutions that have a positive impact on society. Our company specializes in AI and ML technologies, cloud services, and data engineering, and we take pride in our ability to innovate and push the boundaries of what's possible.

As an ML Engineer, you’ll be provided with all opportunities for development and growth.

Let's work together to build a better future for everyone!

Requirements:

  • Comfortable with standard ML algorithms and underlying math.
  • Strong hands-on experience with LLMs in production, RAG architecture, and agentic systems
  • AWS Bedrock experience strongly preferred
  • Practical experience with solving classification and regression tasks in general, feature engineering.
  • Practical experience with ML models in production.
  • Practical experience with one or more use cases from the following: NLP, LLMs, and Recommendation engines.
  • Solid software engineering skills (i.e., ability to produce well-structured modules, not only notebook scripts).
  • Python expertise, Docker.
  • English level - strong upper- intermediate.
  • Excellent communication and problem-solving skills.

Will be a plus:

  • Practical experience with cloud platforms (AWS stack is preferred, e.g. Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3, AWS Lambda).
  • Practical experience with deep learning models.
  • Experience with taxonomies or ontologies.
  • Practical experience with machine learning pipelines to orchestrate complicated workflows.
  • Practical experience with Spark/Dask, Great Expectations.

Responsibilities:

  • Create ML models from scratch or improve existing models.
  • Collaborate with the engineering team, data scientists, and product managers on production models.
  • Develop experimentation roadmap.
  • Set up a reproducible experimentation environment and maintain experimentation pipelines.
  • Monitor and maintain ML models in production to ensure optimal performance.
  • Write clear and comprehensive documentation for ML models, processes, and pipelines.
  • Stay updated with the latest developments in ML and AI and propose innovative solutions.

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