AI/ML 工程师

岗位介绍

我们正在寻找一位经验丰富的 AI/ML 工程师，需具备扎实的机器学习背景，并近期在人工智能和生成式 AI 方面有实际经验。成功候选人将使用 Databricks 平台构建、部署和支持 AI/ML 解决方案，并与区域内的数据、技术和业务利益相关者合作。该职位适合兼具强大 ML 工程基础与新兴 AI 技术实践经验，并能将业务需求转化为可扩展 AI 解决方案的人才。

工作内容

• 使用 Databricks 设计、开发和部署可扩展的机器学习和 AI 解决方案。
• 在端到端生命周期中开发并产品化 ML 模型，包括数据准备、特征工程、模型训练、评估和部署。
• 利用生成式 AI / LLM 技术开发实用的 AI 用例和解决方案。
• 在适用情况下构建涉及 RAG、嵌入、向量搜索、提示工程和 AI/LLM 应用的解决方案。
• 使用 Python、PySpark 和 SQL 开发和优化数据与 ML 管道。
• 利用 MLflow 和 Databricks ML/AI 功能进行实验跟踪、模型管理和部署。
• 与数据工程师、数据科学家、架构师和业务利益相关者合作，交付生产就绪的解决方案。
• 实施模型监控、性能、可扩展性、安全性和负责任 AI 方面的适当实践。
• 紧跟 AI、GenAI 和机器学习的新兴发展，并评估其与业务需求的适用性。
• 支持技术讨论，并向技术和非技术利益相关者有效传达 AI/ML 概念。
• 在协作环境中与区域和国际团队及利益相关者合作。

任职要求

• 计算机科学、数据科学、人工智能、工程或相关学科的学士或硕士学位。
• 5 年以上机器学习、数据科学或 AI/ML 工程经验。
• 强大的 Python 和 SQL 实践经验。
• 丰富的 Databricks 和现代数据/ML 平台经验。
• 在生产环境中开发和部署机器学习模型的实践经验。
• 近期在 AI / 生成式 AI / LLM 技术方面的实践经验。
• 理解 ML 生命周期、MLOps、模型部署和监控。
• 具有 MLflow 或同等 ML 生命周期管理平台的经验。
• 对 PySpark 等数据处理框架有良好理解。
• 具有 AWS、Azure 或 GCP 等云平台的经验。