人工智能/机器学习工程师

Genpact正在寻找一名强大的顾问，为巴西的一位重要客户工作。如果您感兴趣，请将简历发送至：

职位名称：人工智能工程师/机器学习工程师

地点：Richardson, TX（混合模式）

雇佣模式：全职

职责

• 独立负责ML/AI项目：问题定义、数据管道、建模、离线/在线评估、部署、监控和迭代。
• 构建和生产化代理工作流（工具使用/多步骤代理，包含检索、规划和人机协作），包括安全性和可靠性。
• 训练经典机器学习模型（树模型、线性模型、异常检测、时间序列预测）和深度学习模型。
• 通过CI/CD、特征存储、可重复训练和模型注册进行模型生产化。
• 监控和改进实时系统：数据和概念漂移检测、性能回归、公平性、成本/延迟；驱动修复 playbook。
• 与产品、数据和平台团队跨职能合作；编写清晰的设计文档。
• 作为独立贡献者工作，需要最少指导。
• 能够与利益相关者沟通，理解问题陈述并提出解决方案。

最低要求

• 至少4年机器学习工程经验（2023年前有显著ML经验）：您已经将多个ML系统部署到生产环境。
• 最少6年软件开发经验， preferably有数据分析师/数据科学家背景。
• 具有指导初级数据科学家或ML工程师经验者优先。
• 证明生产化代理构建（至少交付一个端到端代理框架给用户）。
• 熟练掌握经典ML：特征工程、交叉验证、校准、正则化、类别不平衡、可解释性（SHAP/LIME）、时间序列（预测、季节性、漂移）。
• 打好深度学习基础（CNN/RNN/Transformers），并具备实际微调经验（如LoRA/QLoRA、指令微调、RAG）。
• 证明MLOps：模型注册/实验跟踪（MLflow或等效）、模型服务（FastAPI/TF-Serving/TorchServe/TGI/vLLM）、可观测性。
• 熟练掌握Python和ML栈（NumPy/Pandas，scikit-learn，XGBoost/LightGBM，PyTorch/TensorFlow）。
• 出色的沟通能力；能够独立驱动项目作为独立贡献者。
• 具备微调大型语言模型经验者优先。

必须具备

• 代理框架（LangGraph/LangChain Agents，AutoGen，Google ADK）和工具使用（函数调用、工具路由、规划）经验。
• 检索/RAG设计：分块策略、嵌入模型、向量存储（FAISS，Pinecone，Weaviate）、混合搜索、评估。
• 必须有涉及一些经典ML问题（分类、聚类、回归、异常检测、时间序列等）的项目经验。

一些与云服务、CI/CD和微服务的工作经验。

最低要求

• 至少4年机器学习工程经验（2023年前有显著ML经验）：您已经将多个ML系统部署到生产环境。
• 最少6年软件开发经验， preferably有数据分析师/数据科学家背景。
• 具有指导初级数据科学家或ML工程师经验者优先。
• 证明生产化代理构建（至少交付一个端到端代理框架给用户）。
• 熟练掌握经典ML：特征工程、交叉验证、校准、正则化、类别不平衡、可解释性（SHAP/LIME）、时间序列（预测、季节性、漂移）。
• 打好深度学习基础（CNN/RNN/Transformers），并具备实际微调经验（如LoRA/QLoRA、指令微调、RAG）。
• 证明MLOps：模型注册/实验跟踪（MLflow或等效）、模型服务（FastAPI/TF-Serving/TorchServe/TGI/vLLM）、可观测性。
• 熟练掌握Python和ML栈（NumPy/Pandas，scikit-learn，XGBoost/LightGBM，PyTorch/TensorFlow）。
• 出色的沟通能力；能够独立驱动项目作为独立贡献者。
• 具备微调大型语言模型经验者优先。

必须具备

• 代理框架（LangGraph/LangChain Agents，AutoGen，Google ADK）和工具使用（函数调用、工具路由、规划）经验。
• 检索/RAG设计：分块策略、嵌入模型、向量存储（FAISS，Pinecone，Weaviate）、混合搜索、评估。
• 必须有涉及一些经典ML问题（分类、聚类、回归、异常检测、时间序列等）的项目经验。

一些与云服务、CI/CD和微服务的工作经验。

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