📢 Chúng tôi đang tìm kiếm một kỹ sư thiết kế và phát triển đường ống RAG dựa trên tài liệu quy mô lớn bao gồm dữ liệu công bố tài chính, và chịu trách nhiệm về đánh giá hiệu suất và tính ổn định trong vận hành.
1. Vision
Chúng tôi tin rằng AI sẽ giải phóng nhân loại.
Lucy đổi mới cải thiện dữ liệu, điều này là cốt lõi của AI. Các bộ dữ liệu tuyệt vời là cần thiết để AI có thể giải quyết vấn đề tốt hơn trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và pháp lý.
Dữ liệu nâng cao hiệu suất LLM là cần thiết, và dữ liệu giảm thiểu sức mạnh tính toán để đáp ứng nhu cầu AI ngày càng tăng là rất quan trọng, với mục tiêu cuối cùng là tiến bộ cuộc sống của nhân loại.
2. What we do - Proprietary Technology
Để trở thành công ty độc quyền như Peter Thiel đã nói, công nghệ độc quyền là yếu tố quan trọng nhất.
Chúng tôi phát triển công nghệ độc quyền biến đổi các cấu trúc dữ liệu từ cấu trúc json truyền thống thành các hình thức khác để đạt được hiệu suất tối ưu trong AI.
3. Nếu bạn tin rằng bạn có thể đạt được kết quả tuyệt vời, vui lòng gửi email đến 'help@ezar.co.kr' giải thích lý do bạn đã ứng tuyển vào công ty chúng tôi và những gì bạn tin rằng bạn có thể làm tốt. Chỉ những người gửi email mới được tiến hành quy trình tuyển dụng.
• Thiết kế và phát triển đường ống RAG
- Thực hiện toàn bộ quy trình từ thu thập tài liệu → tiền xử lý → phân khối → lập chỉ mục → tìm kiếm/xếp hạng lại → tạo ra
• Nâng cao cấu trúc dữ liệu và chiến lược phân khối
- Cải thiện chiến lược siêu dữ liệu/sơ đồ/phân khối phù hợp với đặc điểm của tài liệu phi cấu trúc
• Thiết kế cơ sở dữ liệu vector và tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm
- Tối ưu hóa chất lượng và tốc độ tìm kiếm thông qua lập chỉ mục/tham số/lọc/tìm kiếm hỗn hợp
• Thiết kế các chỉ số đánh giá RAG và xây dựng đường ống đánh giá tự động
- Thiết kế các chỉ số định lượng (độ chính xác, độ trễ, v.v.) và tự động hóa việc kiểm tra
• Phát triển dịch vụ LLM dựa trên RAG
- Phát triển nội dung như báo cáo tóm tắt và trực quan hóa
• Cải thiện chất lượng phản hồi LLM và nâng cao các lời nhắc
- Nâng cao các lời nhắc để cải thiện chất lượng phản hồi, chẳng hạn như giảm ảo giác và trích dẫn nguồn
• Các nhiệm vụ liên quan khác
• Hơn 2 năm kinh nghiệm phát triển AI với Python
• Bằng thạc sĩ trở lên
• Kinh nghiệm trong thiết kế và vận hành hệ thống RAG
• Kinh nghiệm phát triển các mô hình ML/DL
• Kinh nghiệm phát triển và vận hành dịch vụ LLM dựa trên RAG
• Kinh nghiệm sử dụng dữ liệu công bố tài chính (SEC, DART, v.v.) hoặc kinh nghiệm trong xử lý tài liệu lĩnh vực tài chính
• Kinh nghiệm xử lý dữ liệu lớn, thiết kế REST API và phát triển máy chủ
• Kinh nghiệm công bố tại các hội nghị/tạp chí hàng đầu về AI/Khoa học Dữ liệu
• Hiểu biết sâu sắc và khả năng giải quyết vấn đề trong lĩnh vực AI, RAG và Khoa học Dữ liệu
👍 Kinh nghiệm này đặc biệt phù hợp
• Kinh nghiệm đo lường và cải thiện chất lượng tìm kiếm dựa trên các chỉ số định lượng (ví dụ: recall@k, mAP, nDCG, v.v.)
• Kinh nghiệm giải quyết lỗi RAG do cấu trúc tài liệu (bảng/nhắc chú/hình ảnh/tệp đính kèm) gây ra qua thiết kế dữ liệu
• Kinh nghiệm thiết kế và vận hành hệ thống QA nhằm theo dõi và cải thiện các vấn đề trong môi trường hoạt động
Phúc lợi và môi trường làm việc
1. Service
https://lucydata.ai
2. Goals
Phát triển thành công ty cung cấp dữ liệu AI cho các tổ chức tài chính toàn cầu tại Mỹ và Singapore vào năm 2026
3. Culture
• Nơi tập hợp những chuyên gia làm việc một cách tự chủ.
• Không có chính trị nội bộ. Chỉ được đánh giá dựa trên đầu ra
• Lãnh đạo là những người đi tiên phong
• Đánh giá công bằng và phần thưởng tương ứng
• Nói thì dễ, khi đánh giá con người thì căn cứ vào 'hành động' và 'kết quả' chứ không phải lời nói
• Nếu không thể hiện kết quả, sẽ phải rời bỏ đội ngũ.
Phỏng vấn video lần 1
Phỏng vấn kỹ thuật lần 2
