Principal AI Engineer

O Beam

Beam to zaawansowany start-up technologiczny specjalizujący się w generatywnym sztucznym intelekcie (AI) i przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) w celu tworzenia agentów AI, które usprawniają operacje biznesowe. Nasi agenci AI rewolucjonizują produktywność, automatyzując powtarzalne zadania w ciągu kilku sekund. Wykorzystując zaawansowane Duże Modele Językowe (LLMs), nasze rozwiązania są łatwe w konfiguracji, bezproblemowo integrują się z istniejącymi aplikacjami biznesowymi i wzmacniają zespoły tam, gdzie wsparcie jest najbardziej potrzebne. Zobowiązani do transformacji praktyk biznesowych, naszą misją jest umożliwienie organizacjom korzystania ze sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności, konkurencyjności i globalnej skalowalności.

Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź naszą stronę internetową https://www.beam.ai

Jako Główny Inżynier AI, będziesz odgrywać kluczową rolę w definiowaniu i realizacji wizji architektonicznej i strategicznego kierunku naszej platformy napędzanej przez AI. Staniesz na czele rozwoju, optymalizacji i utrzymania naszych produktów AI. Twoją misją będzie kierowanie wdrażaniem zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i modeli, zapewniając ich bezproblemową integrację z naszymi systemami backendowymi. Poszukujemy pasjonata z silnymi umiejętnościami przywódczymi, który odnajduje się w dynamicznym środowisku start-upowym.

W tej kluczowej roli na przecięciu inżynierii backendowej i AI, Twoje główne obowiązki będą obejmowały:

• Projektowanie, rozwijanie, testowanie i realizowanie rozwiązań zasilanych przez AI, aby sprostać potrzebom biznesowym i wzmocnić możliwości produktu.
• Architektura skalowalnych i wydajnych systemów AI, zapewniając ich niezawodność, wydajność i łatwość utrzymania.
• Badania i ocena nowych i nadchodzących technik AI w celu napędzania innowacji i przewagi konkurencyjnej.
• Współpraca z właścicielami produktów, inżynierami oprogramowania i naukowcami zajmującymi się danymi w celu identyfikacji możliwości AI i definiowania strategii zgodnych z celami biznesowymi.
• Wdrażanie najlepszych praktyk szkolenia modeli, weryfikacji i wdrażania w środowiskach produkcyjnych.
• Udział w przeglądach kodu, dyskusjach projektowych i spotkaniach zespołów interdyscyplinarnych w celu nieustannego doskonalenia.
• Zapewnianie pomyślnej integracji możliwości AI z produktami i usługami poprzez ścisłą współpracę z zespołami interdyscyplinarnymi.
• Utrzymywanie aktualności w zakresie najnowszych osiągnięć w technologiach AI i uczenia maszynowego oraz aktywny wkład w dzielenie się wiedzą w organizacji.

Aby zostać rozważonym na to stanow