Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Присоединяйтесь к команде по разработке продуктов и платформ, создающей разговорный ИИ для взаимодействия по телефону и SMS. Вы будете сопровождать функции машинного обучения и больших языковых моделей (LLM) от прототипа до производства, помогая голосовым агентам отвечать клиентам, предпринимать действия и при необходимости передавать вопросы на следующий уровень.
Создавать системы разговорного ИИ, которые понимают потребности клиентов и предпринимают соответствующие действия.
Разрабатывать инструменты для агентов, включая системы памяти, графы знаний и фреймворки для настройки.
Обучать, оценивать и развёртывать модели для предсказания, классификации, ранжирования и прогнозирования загрузки с использованием Ray Serve и Dagster.
Создавать офлайн и онлайн оценки, симуляции и проверки CI для обнаружения регрессий и измерения качества в производстве.
Строить общую инфраструктуру для машинного обучения и больших языковых моделей, включая инструменты обслуживания, оценки и наблюдаемости.
Участвовать в проектировании и обзорах кода, техническом написании и наставничестве.
Мониторить и поддерживать модели и агентов в производственной среде.
Минимум 6 лет опыта в разработке программного обеспечения или машинном обучении, включая успешный опыт вывода ML или LLM систем в производство.
Сильные навыки Python и фундаментальные знания инженерии программного обеспечения.
Практический опыт обучения и развёртывания моделей машинного обучения или работы с большими языковыми моделями с использованием prompt-ов, инструментов, агентов или поиска.
Опыт работы с фреймворками оценки, мониторингом в производстве, обслуживанием моделей или связанными инструментами ML платформ.
Знакомство с Ray Serve, Dagster, LiveKit, Vertex AI, GCP, Kubernetes, Pulumi или API провайдеров ИИ.
Опыт работы с системами реального времени или потоковыми системами, такими как голос, телефония, SIP, WebRTC или низколатентное инференс, будет преимуществом.
Уверенность в работе автономно, умение ориентироваться в условиях неопределённости и сотрудничать в стартапе или быстрорастущей среде.
Диапазон зарплаты: от 200 000 до 250 000 канадских долларов в год. Детали по акциям и спонсорству визы не предоставлены.
Офис в Монреале, Квебек, Канада.
Умножим шансы на каждом этапе поиска и поможем получить выгодный оффер
Узнать большеБудьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
