हम ऑडियो, विज़न और भाषा डोमेन में मशीन लर्निंग मॉडल पर शोध, अनुकूलन और तैनाती करने के लिए एक अनुभवी AI/ML इंजीनियर की तलाश कर रहे हैं। आप बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल डेटा को संसाधित करने वाले प्रोडक्शन सिस्टम पर काम करेंगे और वैश्विक AI/ML ग्राहकों को सेवा प्रदान करने वाले हमारे डेटा प्लेटफ़ॉर्म के लिए स्वचालन समाधान विकसित करेंगे।

आदर्श उम्मीदवार के पास सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में कुल 10+ वर्षों का अनुभव होना चाहिए, जिसमें निम्नलिखित शामिल हैं:

• 6+ वर्षों का व्यावहारिक अनुभव अजगर विकास
• मशीन लर्निंग में 6+ वर्षों का अनुभव और गहन विशेषज्ञता। संवादी ए.आई./वाक् प्रसंस्करण और/या Computer Vision
• 2+ वर्षों का कार्य अनुभव बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों
• इंजीनियरों को मार्गदर्शन देने या तकनीकी पहलों का नेतृत्व करने का 3+ वर्ष का अनुभव।

महत्वपूर्ण जिम्मेदारियॉं

• AWS पर उत्पादन उपयोग के मामलों के लिए ओपन-सोर्स ML मॉडल (ऑडियो, विज़न, LLM) पर शोध करें, उनका मूल्यांकन करें और उन्हें अनुकूलित करें।
• FastAPI, Django, या इसी तरह के फ्रेमवर्क का उपयोग करके API और सेवाएं विकसित करें ताकि मशीन लर्निंग क्षमताओं को प्रदर्शित किया जा सके।
• विभिन्न प्रकार के डेटासेट (ऑडियो, छवि, वीडियो, टेक्स्ट) में डेटा प्रोसेसिंग, सत्यापन और गुणवत्ता नियंत्रण के लिए स्वचालित समाधान और स्क्रिप्ट डिजाइन करें।
• मॉडल वर्जनिंग, परिनियोजन, निगरानी, ​​निरंतर एकीकरण और प्रदर्शन अनुकूलन के लिए MLOps पाइपलाइन बनाएं और उनका रखरखाव करें।
• मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर संबंधी निर्णयों, मॉडल चयन और सिस्टम डिजाइन संबंधी ट्रेड-ऑफ पर तकनीकी नेतृत्व प्रदान करें।
• व्यवहार्यता विश्लेषण, प्रोटोटाइपिंग और परिनियोजन रणनीति सहित, अवधारणा से लेकर उत्पादन तक तकनीकी पहलों का नेतृत्व करें।
• कोड समीक्षा, तकनीकी मार्गदर्शन और ज्ञान साझाकरण के माध्यम से जूनियर एमएल इंजीनियरों को सलाह दें।
• अनुसंधान परिणामों को स्केलेबल, उत्पादन-तैयार प्रणालियों में बदलने के लिए विभिन्न विभागों की टीमों के साथ सहयोग करें।

योग्यता और अनुभव

• कंप्यूटर विज्ञान, मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता या संबंधित क्षेत्र में स्नातक या स्नातकोत्तर डिग्री
• ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग और डिज़ाइन पैटर्न में मजबूत आधार के साथ पायथन में सिद्ध विशेषज्ञता।
• पाइथन फ्रेमवर्क जैसे FastAPI, Django, Celery, Streamlit का अनुभव।
• मशीन लर्निंग/डिस्प्ले लर्निंग फ्रेमवर्क में दक्षता: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn
• उत्पादन परिवेशों में RESTful API बनाने और उनका उपयोग करने का अनुभव।
• सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर सिद्धांतों की ठोस समझ, साथ ही वर्ज़निंग, मूल्यांकन, परिनियोजन और अवलोकनशीलता के लिए MLOps प्रथाओं और उपकरणों का ज्ञान।
• डेटा पाइपलाइन प्रबंधन और वर्कफ़्लो स्वचालन के लिए स्क्रिप्ट विकसित करने का अनुभव।
• क्लाउड-आधारित वातावरणों (AWS/GCP/Azure) से परिचित होना और मॉडल की सटीकता, प्रदर्शन और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए उत्पादन ML सिस्टम के लिए परीक्षण रणनीतियों का ज्ञान होना आवश्यक है।
• बड़े पैमाने पर असंरचित मल्टीमॉडल डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने का अनुभव।
• विकास और तैनाती में व्यावहारिक अनुभव जनरेटिव एआई/एलएलएम लैंगचेन, लैंगग्राफ, वेक्टर डेटाबेस, आरएजी सिस्टम, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और मॉडल ऑप्टिमाइजेशन में विशेषज्ञता वाले अनुप्रयोग।
• ओपन-सोर्स एमएल मॉडल को अनुकूलित और ऑप्टिमाइज़ करने का व्यावहारिक अनुभव, साथ ही निम्नलिखित में से कम से कम एक डोमेन में विशेषज्ञता:
  • भाषण/श्रव्य प्रसंस्करण वॉइस एक्टिविटी डिटेक्शन, स्पीकर डायराइजेशन, स्पीकर एम्बेडिंग, ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन (एएसआर), ऑडियो क्लासिफिकेशन आदि जैसे कार्य।
  • Computer Vision ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, फेस रिकग्निशन, इमेज क्लासिफिकेशन, वीडियो एनालिसिस जैसे कार्य।
• तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों हितधारकों को जटिल तकनीकी अवधारणाओं को समझाने की क्षमता के साथ उत्कृष्ट संचार कौशल।
• जूनियर एमएल इंजीनियरों को मार्गदर्शन देने, तकनीकी पहलों का नेतृत्व करने और गतिशील, क्रॉस-फंक्शनल वातावरण में स्वतंत्र रूप से काम करने की सिद्ध क्षमता।