एआई/एमएल इंजीनियर
भूमिका के बारे में
हम उत्पादन वातावरण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को डिजाइन करने, प्रशिक्षण, तैनात करने और अनुकूलित करने में गहरी विशेषज्ञता वाले एक उच्च अनुभवी एआई/एमएल इंजीनियर की तलाश कर रहे हैं। आप कंप्यूटर विज़न, एनएलपी, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग, जेनएआई और आरपीपीजी-आधारित स्वास्थ्य विश्लेषण में जटिल एआई पहल का नेतृत्व करेंगे, वैश्विक ग्राहकों और बड़े पैमाने पर उद्यम अनुप्रयोगों का समर्थन करेंगे।
यह भूमिका किसी ऐसे व्यक्ति के लिए आदर्श है जो व्यावहारिक इंजीनियरिंग कौशल के साथ मजबूत अनुसंधान समझ को जोड़ता है और एंड-टू-एंड एमएल सिस्टम को आर्किटेक्ट कर सकता है।
महत्वपूर्ण जिम्मेदारियाँ:
- :मॉडल विकास एवं अनुसंधान
- सीवी, एनएलपी, पूर्वानुमान, अनुशंसा और विसंगति का पता लगाने के लिए उन्नत एमएल मॉडल को डिजाइन, प्रशिक्षित और अनुकूलित करें।
- PyTorch, TensorFlow, या JAX का उपयोग करके गहन शिक्षण पाइपलाइन बनाएं।
- ट्रांसफॉर्मर, विजन ट्रांसफॉर्मर, योलो वेरिएंट, आरएनएन/सीएनएन हाइब्रिड और डिफ्यूजन मॉडल जैसे एसओटीए आर्किटेक्चर के साथ प्रयोग करें।
- महत्वपूर्ण संकेत अनुमान (हृदय गति, एचआरवी, बीपी अनुमान, आदि) के लिए लीड आरपीपीजी और सिग्नल-प्रोसेसिंग प्रयोग। जेनएआई और एलएलएम एकीकरण
- एलएलएम (लामा, मिस्ट्रल, ओपनएआई मॉडल) को ठीक करें और एकीकृत करें।
- आरएजी पाइपलाइन, वेक्टर सर्च सिस्टम और सिमेंटिक समझ वर्कफ़्लोज़ बनाएं।
- फ़ंक्शन-कॉलिंग, टूल इंटीग्रेशन और मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम लागू करें। एमएल इंजीनियरिंग और परिनियोजन
- स्केलेबल एमएल पाइपलाइन, प्रशिक्षण वर्कफ़्लो और स्वचालित मूल्यांकन प्रणाली बनाएं।
- Docker, ONNX रनटाइम, TensorRT, या क्लाउड-नेटिव API का उपयोग करके अनुमान सेवाओं को तैनात करने के लिए DevOps के साथ मिलकर काम करें।
- मॉडल निगरानी, बहाव का पता लगाना और निरंतर सुधार चक्र लागू करें।
- वास्तविक समय अनुमान के लिए जीपीयू/सीपीयू प्रदर्शन को अनुकूलित करें। डेटा इंजीनियरिंग और विश्लेषण
- वीडियो, छवियों, टेक्स्ट और सारणीबद्ध प्रारूपों में बड़े डेटासेट के साथ काम करें।
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग और एनोटेशन वर्कफ़्लो विकसित करें।
- डेटा गुणवत्ता, लेबलिंग सटीकता और नैतिक डेटासेट उपयोग सुनिश्चित करें। क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग
- एमएल को अनुप्रयोगों में एकीकृत करने के लिए बैकएंड, मोबाइल और उत्पाद टीमों के साथ मिलकर काम करें।
- व्यावसायिक आवश्यकताओं को एमएल-संचालित समाधानों में अनुवादित करें।
- कनिष्ठ एमएल इंजीनियरों और प्रशिक्षुओं का मार्गदर्शन करें।
आवश्यक कौशल
- एआई/एमएल इंजीनियरिंग, गहन शिक्षण या अनुप्रयुक्त अनुसंधान में 6+ वर्ष का अनुभव।
- Python, PyTorch, TensorFlow, और Scikit-learn में मजबूत दक्षता।
- कंप्यूटर विज़न (पहचान, विभाजन, ओसीआर, ट्रैकिंग, आरपीपीजी) में विशेषज्ञता।
- एलएलएम, एम्बेडिंग, आरएजी सिस्टम और ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर के साथ अनुभव।
- मॉडल अनुकूलन, परिमाणीकरण और अनुमान त्वरण की ठोस समझ।
- एमएल परिनियोजन के लिए AWS, GCP, या Azure के साथ व्यावहारिक अनुभव।
- रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी और अनुकूलन में मजबूत गणित पृष्ठभूमि।
- डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर उत्पादन तक एंड-टू-एंड एमएल सिस्टम डिजाइन करने की क्षमता।
- मजबूत डिबगिंग, समस्या-समाधान और अनुसंधान मानसिकता।
अच्छे कौशल वाले
- ONNX, TFLite, TensorRT, या GPU अनुमान पाइपलाइनों के साथ अनुभव।
- बायोमेडिकल डेटा (पीपीजी/आरपीपीजी) के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का ज्ञान।
- एमएलओपीएस टूल्स (डीवीसी, एमएलफ्लो, क्यूबफ्लो, एयरफ्लो) का एक्सपोजर।
- डेटा एनोटेशन टूल और सक्रिय शिक्षण पाइपलाइनों से परिचित होना।
- प्रकाशन, कागल मेडल, या ओपन-सोर्स योगदान।
- SaaS AI उत्पाद या एंटरप्राइज़-ग्रेड ML API बनाने का अनुभव।
