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AI/ML工程师

AI / ML Engineer

AI开发工程未标注地域
公司George Bernard Consulting
薪资未公开
工作地点Sri Lanka
地域资格未标注地域
时区要求日间重叠约 6 小时，基本正常作息
用工类型Full Time
发布时间12 天前
数据来源Himalayas
前往 Himalayas 查看并投递 →
  • 开发、训练、测试和部署机器学习模型。
  • 构建数据预处理、特征工程和数据验证流水线。
  • 与大型数据集协作，确保数据质量和一致性。
  • 根据项目需求实现预测分析、分类、自然语言处理（NLP）、计算机视觉或推荐模型。
  • 优化模型性能、准确性和推理速度。
  • 使用云平台或 MLOps 框架部署模型。
  • 与数据工程师、产品团队和软件工程师协作。
  • 维护模型监控、版本控制和重新训练工作流。

所需技能与经验：

  • 熟悉 ML 框架（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）。
  • 精通 Python 和 ML 相关库（NumPy、Pandas、Matplotlib）。
  • 有使用 Docker、FastAPI、Flask 或云 ML 服务进行模型部署的经验。
  • 理解算法、统计学和数据建模。
  • 有 NLP、深度学习或计算机视觉经验（根据需求而定）。
  • 熟悉 MLOps 工具（MLflow、Kubeflow、Vertex AI、Sagemaker）者优先。
  • 对数据结构和分布式系统有良好理解。

AI 工具的实施与定制

  • 安装和运行开源大语言模型（Ollama、Llama、Mistral 等）。
  • 将 LLM 集成到应用程序中（通过 API、本地服务器、容器）。
  • 设计和构建 RAG（检索增强生成）系统。
  • 实现向量数据库（Weaviate、Pinecone、ChromaDB、Qdrant）。
  • 构建嵌入式管道和提示管道。
  • 使用 n8n、LangChain、FastAPI 等创建自动化流程。
  • 对模型进行微调或定制以满足公司特定任务需求。

最初发布于 Himalayas

查看英文原文
  • Develop, train, test, and deploy machine learning models.
  • Build data preprocessing, feature engineering, and data validation pipelines.
  • Work with large datasets and ensure data quality and consistency.
  • Implement predictive analytics, classification, NLP, computer vision, or recommendation models depending on project needs.
  • Optimize model performance, accuracy, and inference speed.
  • Deploy models using cloud platforms or MLOps frameworks.
  • Collaborate with data engineers, product teams, and software engineers.
  • Maintain model monitoring, versioning, and retraining workflows.

Required Skills & Experience:

  • Strong knowledge of ML frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
  • Proficiency in Python and ML-ready libraries (NumPy, Pandas, Matplotlib).
  • Experience with model deployment using Docker, FastAPI, Flask, or cloud ML services.
  • Understanding of algorithms, statistics, and data modelling.
  • Experience with NLP, deep learning, or computer vision (as required).
  • Familiarity with MLOps tools (MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Sagemaker) is a plus.
  • Good understanding of data structures and distributed systems.

AI Tools Implementation & Customization

  • Installing and running open-source LLMs (Ollama, Llama, Mistral, etc.).
  • Integrating LLMs into applications (via API, local server, containers).
  • Designing and building RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems.
  • Implementing vector databases (Weaviate, Pinecone, ChromaDB, Qdrant).
  • Building embeddings pipelines and prompt pipelines.
  • Creating automation flows using n8n, LangChain, FastAPI, etc.
  • Fine-tuning or customizing models for company-specific tasks.

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