📢 Estamos em busca de um engenheiro responsável por projetar e desenvolver o pipeline RAG baseado em documentos extensos, incluindo dados de divulgação financeira, e responsável pela avaliação de desempenho e estabilidade operacional.
1. Visão
Estamos convencidos de que a IA liberará a humanidade.
Lucy revoluciona os dados que são o coração desta IA. Com bons conjuntos de dados, a IA pode resolver problemas de maneira mais eficiente em vários campos, como finanças, medicina, direito, etc.
Os dados que melhoram o desempenho do LLM são essenciais, e para lidar com a crescente demanda por IA, precisamos de dados que reduzam a potência computacional e, em última análise, contribuam para melhorar a vida da humanidade.
2. O que fazemos - Tecnologia Proprietária
Para nos tornarmos o monopólio do qual Peter Thiel falou, a tecnologia proprietária é o que mais importa.
A estrutura de dados que proporciona o melhor desempenho em IA não é a estrutura JSON tradicional, mas desenvolvemos uma tecnologia proprietária para transformá-la em outro formato.
3. Se você acha que pode alcançar o melhor desempenho, envie-nos um e-mail para 'help@ezar.co.kr' explicando por que você se candidatou à nossa empresa e em que você é bom. Somente as pessoas que enviarem um e-mail passarão para o processo de contratação.
Principais responsabilidades
• Projeto e desenvolvimento do pipeline RAG
- Implementação de todo o processo de coleta de documentos → pré-processamento → particionamento → indexação → pesquisa/reclassificação → criação, etc.
• Melhoria da estrutura de dados e estratégia de particionamento
- Melhoria das estratégias de Metadados/Esquema/Chunking de acordo com as características de documentos não estruturados
• Projeto e otimização de desempenho do banco de dados vetorial
- Otimização da qualidade e velocidade de pesquisa através de indexação/parâmetros/filtragem/pesquisa híbrida
• Projeto de métricas de avaliação RAG e criação de um pipeline de avaliação automatizado
- Projeto de métricas quantitativas (precisão, latência, etc.) e automação de testes
• Desenvolvimento de serviços LLM baseados em RAG
- Desenvolvimento de conteúdo como relatórios resumidos, visualizações, etc.
• Melhoria da qualidade das respostas LLM e aprimoramento das sugestões
- Aprimoramento das sugestões para melhorar a qualidade das respostas, incluindo mitigação de alucinações e citação de fontes
• Outras tarefas relacionadas
• Mais de 2 anos de experiência em desenvolvimento de IA baseado em Python
• Graduação em nível de mestrado ou superior
• Experiência em projeto e operação de sistemas RAG
• Experiência em desenvolvimento de modelos de ML/DL
Qualificações preferenciais
• Experiência em desenvolvimento e operação de serviços LLM baseados em RAG
• Experiência na utilização de dados de divulgação financeira (SEC, DART, etc.) ou experiência no processamento de documentos na área financeira
• Experiência em processamento de grandes volumes de dados, design de API REST e desenvolvimento de servidores
• Publicações em conferências/revistas de alto nível em IA/Data Science
• Alto nível de compreensão e habilidades de resolução de problemas nas áreas de IA, RAG e Data Science
👍 Essas experiências se encaixam especialmente bem
• Experiência em medir e melhorar a qualidade da pesquisa com base em métricas quantitativas (por exemplo, recall@k, mAP, nDCG, etc.)
• Experiência em projetar dados para resolver erros RAG causados pela estrutura de documentos (tabelas/anotações/imagens/anexos)
• Experiência em projetar e implementar sistemas de QA para monitorar e melhorar problemas em um ambiente operacional
Benefícios e ambiente de trabalho
1. Serviço
https://lucydata.ai
2. Objetivos
Visamos nos tornar um fornecedor de dados de IA para instituições financeiras globais nos EUA e em Cingapura até 2026.
3. Cultura
• Um lugar onde profissionais (professional) trabalham de maneira autônoma.
• Sem política interna. Avaliados apenas por resultados.
• Líderes atuam como exemplos.
• Avaliação justa e remuneração adequada.
• Fácil de dizer. Ao avaliar pessoas, não se trata de 'palavras', mas de 'ações' e 'resultados'.
• Se você não mostrar resultados, precisará deixar a equipe.
1ª entrevista em vídeo
2ª entrevista técnica
