Egnyte 在印度招聘高级人工智能/机器学习工程师 | LinkedIn

优化模型进行推理，通过量化、剪枝和知识蒸馏等方法；部署模型到边缘设备、移动设备和本地服务器，满足严格的延迟要求；构建从数据摄入到部署的端到端MLOps流水线；在生产环境中监控模型准确性、延迟和硬件利用率；使用基准测试框架和定制评估套件评估模型质量。

SLM开发与微调：使用Hugging Face和知识适配器训练和微调SLM；模型优化：应用量化、剪枝、知识蒸馏和优化以获得轻量高效的模型；边缘部署：将模型部署到边缘设备、移动设备和本地服务器等；流水线工程：构建端到端的MLOps流水线，从数据摄入到部署；性能监控：跟踪生产环境中的模型准确性、延迟和CPU/GPU使用情况。

Egnyte 是安全的多云平台，用于内容安全和治理，帮助组织更好地保护和协作他们的最有价值的内容。自2008年以来，Egnyte 已使超过23,000家组织 democratized cloud content security，帮助客户提高数据安全，维护合规性，防止和检测勒索软件威胁，提升员工在任何应用、任何云、任何地方的生产力。