Tiger Analytics
Atlanta, GA, USA
Tiger Analytics está buscando un Arquitecto de IA Agente (GCP) con experiencia en IA generativa para unirse a nuestra consultora de análisis avanzado en rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial. Somos el socio de análisis de confianza para múltiples empresas de la lista Fortune 500, ayudándolas a generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluidas Forrester y Gartner. Estamos buscando talento de primer nivel mientras continuamos construyendo el mejor equipo global de consultoría en análisis del mundo. Usted será responsable de: Liderar el diseño y desarrollo de una plataforma de IA Agente. Con experiencia profunda en aprendizaje automático, arquitectura de sistemas y marcos de trabajo para agentes de IA, para construir sistemas escalables y autónomos. Diseñar e implementar sistemas centrales para flujos de trabajo de IA basados en agentes. Diseñar e implementar canalizaciones basadas en modelos de lenguaje grandes (LLM), orquestación de agentes y sistemas de memoria basados en vectores. Desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje automático, canalizaciones y lógica de orquestación. Impulsar la estrategia técnica, así como las decisiones sobre herramientas e infraestructura. Diseñar e implementar sistemas de IA agente aprovechando los servicios de GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Pub/Sub, etc.). Requisitos Habilidades técnicas requeridas: · Lenguajes de programación: Dominio de Python es esencial; experiencia en C++ es deseable pero no obligatoria. · IA Agente: Experiencia en LangChain/LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel/Autogen y Open AI Agentic SDK. · Marcos de aprendizaje automático: Experiencia con TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y AutoML. · IA generativa: Experiencia práctica con modelos de IA generativa, arquitectura RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). · Plataformas en la nube: Conocimiento de AWS (SageMaker, EC2, S3) y/o Google Cloud Platform (GCP). · Ingeniería de datos: Dominio en preprocesamiento de datos e ingeniería de características. · Control de versiones: Experiencia con GitHub para control de versiones. · Herramientas de desarrollo: Dominio de herramientas como VS Code y Jupyter Notebook. · Contenerización: Experiencia con técnicas de contenerización y despliegue usando Docker. · Almacenamiento de datos: Conocimiento de Snowflake y Oracle es un plus. · APIs: Conocimiento de la API AWS Bedrock y/u otras APIs de IA generativa. · Prácticas de ciencia de datos: Habilidades en construcción de modelos, pruebas/validación y despliegue. · Colaboración: Experiencia trabajando en entornos ágiles. Habilidades deseadas: · Arquitectura RAG: Experiencia en ingesta de datos, recuperación de datos y generación de datos usando métodos óptimos como búsqueda híbrida. · Sector de seguros/financiero: Conocimiento del sector de seguros es muy valorado. · Google Cloud Platform: Conocimiento práctico es preferido. Conocimientos adicionales: · Experiencia profesional: Más de 8 años de experiencia en IA/ML e ingeniería de datos, con historial comprobado en programas a gran escala y resolución de casos de uso complejos usando GCP AI Platform/Vertex AI. · Arquitectura de IA Agente: Dominio excepcional en arquitectura, desarrollo, pruebas e investigación de IA agente, tanto para agentes basados en redes neuronales como simbólicos, utilizando despliegues de última generación y patrones/investigación de próxima generación. · Sistemas agentes: Experiencia en construcción de sistemas agentes usando técnicas como sistemas multiagente, aprendizaje por refuerzo, flujos de trabajo flexibles/dinámicos, gestión de caché/memoria y orquestación concurrente. Dominio en uno o más marcos de IA agente como LangGraph, Crew AI, Semantic Kernel, etc. · Dominio de Python: Experiencia avanzada en el lenguaje Python para construir aplicaciones grandes y escalables, realizar análisis de rendimiento y ajustes. · Ingeniería de prompts: Habilidades sólidas en ingeniería de prompts y sus técnicas, incluido el diseño, desarrollo y refinamiento de prompts (enfoques de cero ejemplos, pocos ejemplos y cadena de pensamiento) para maximizar la precisión y aprovechar herramientas de optimización. · Sistemas IR/RAG: Experiencia en diseño, construcción e implementación de sistemas IR/RAG con bases de datos vectoriales y grafos de conocimiento. · Evaluación de modelos: Habilidades sólidas en evaluación de modelos y sus herramientas. Experiencia realizando pruebas A/B rigurosas y comparaciones de rendimiento de variaciones de prompts/modelos de lenguaje grandes, utilizando métricas cuantitativas y retroalimentación cualitativa. Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad de desarrollo profesional en un entorno empresarial dinámico y desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual.