Associate Technical Architect – ML

🕒 Setembro 1

🇨🇦 Canadá – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

🔙 Engenheiro Backend

👻 Score fantasma 10%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Configurar Alerta de Email para Novas Vagas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Quantiphi

SiteLinkedInTodas as Vagas

1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2013

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

💰 Series A em 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

A Quantiphi é uma empresa líder em engenharia digital orientada por IA que utiliza uma década de experiência no setor para capacitar negócios por meio de soluções de IA escaláveis, seguras e adaptáveis. Ao integrar tecnologia de ponta com aplicações do mundo real, a Quantiphi transforma organizações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação e varejo. Seus serviços abrangem aplicações de IA, análises de dados, modernização de infraestrutura em nuvem e implementações personalizadas de IA. A Quantiphi faz parcerias com gigantes da tecnologia como AWS, Google Cloud, NVIDIA e outros para impulsionar a adoção de IA e oferecer oportunidades transformacionais para empresas.

Descrição

• Design and develop advanced machine learning models and algorithms to solve complex business problems • Optimize and deploy machine learning models on AWS infrastructure • Ensure model scalability and reliability • Engineer prompts and optimize few-shot techniques for specific tasks such as personalized recommendations • Evaluate LLM zero-shot and few-shot capabilities • Fine-tune hyperparameters and ensure task generalization • Explore model interpretability for robust web application integration • Collaborate with ML and integration engineers to deliver contextually appropriate responses in a user-friendly web application • Implement and manage MLOps principles and best practices for Generative AI models • Design software architecture and end-to-end solutions for model training, deployment, and retraining • Collaborate with developers, QA, project managers, and other stakeholders to understand requirements and implement solutions

🎯 Requisitos

• 8+ years of relevant hands-on technical experience implementing and developing cloud ML solutions on AWS • Hands-on experience with AWS Machine Learning services • Proven experience using AWS SageMaker with different data sources, training jobs, real-time and batch inference, and processing jobs • Experience developing applications using LLMs with LangChain • Experience using GenAI frameworks such as Vertex AI, OpenAI, and AWS Bedrock • Hands-on experience fine-tuning large language models and Generative AI, specifically Llama 2 • Hands-on experience with Retrieval Augmented Generation (RAG) architecture • Experience using vector indexing such as OpenSearch and Elasticsearch • Strong familiarity with LLM trends and open-source platforms • Experience with deep learning concepts, including Transformers, BERT, and attention models • Prompt engineering and few-shot optimization • LLM evaluation, hyperparameter fine-tuning, task generalization, and model interpretability • MLOps principles and best practices for Generative AI models • Thorough understanding of NLP techniques for text representation and modeling • Ability to design software architecture • Experience with at least one workflow orchestration tool: Airflow, Step Functions, SageMaker Pipelines, or Kubeflow • Knowledge of supervised and unsupervised machine learning techniques, including clustering, decision tree learning, and artificial neural networks • Ability to create end-to-end solution architecture for model training, deployment, and retraining using native AWS services such as SageMaker and Lambda • Ability to collaborate with developers, QA, project managers, and other stakeholders • Bachelor's degree or equivalent work experience is not stated

🏖️ Benefícios

• Join one of the world’s fastest-growing AI-first digital engineering companies and make a real impact at scale • Lead and collaborate with a high-energy team of talented, driven individuals solving complex, meaningful challenges • Work with Fortune 500 companies and disruptive innovators in a research-driven environment with 60+ patents • Hands-on experience with cutting-edge AI, ML, data, and cloud technologies • Continuous upskilling • Work in a global, diverse culture built on transparency, diversity, integrity, learning and growth