AI/Machine Learning Engineer – NLP & Agentic AI (LLMs)
Munkáltató · CEE Chamber
Budapest
Az építőipari és infrastruktúra-ökoszisztémában működő vezető építőipari technológiai szoftvercég bővíti budapesti innovációs csapatát. Jelenleg egy rendkívül képzett Machine Learning Engineer munkatársat keresünk, aki segít kifejleszteni a következő generációs AI-képességeket, amelyek javítják a komplex infrastrukturális projektek tervezését, kezelését és fenntartását. Machine Learning Engineer – NLP & Agentic AI pozíciónkban olyan fejlett AI-rendszereket tervezhetsz és építhetsz, amelyek a természetes nyelvi feldolgozást és az autonóm következtetési képességeket ötvözik. Munkád során a kutatási koncepciókat skálázható, éles környezetre kész megoldásokká alakítod, amelyek valós értéket teremtő mérnöki és építőipari munkafolyamatokat támogatnak.
Feladatok
- NLP- és LLM-alapú rendszerek tervezése és üzembe helyezése olyan feladatokhoz, mint az információkinyerés, összefoglalás, besorolás és kérdésmegválaszolás.
- Önálnó következtetésre, cselekvésre képes, vállalati szoftverplatformokba integrálható ügynökalapú (agentic AI) rendszerek építése.
- Retrieval-augmented generation (RAG) folyamatok fejlesztése és implementálása.
- Kísérleti prototípusok átültetése robusztus, éles környezetbe szánt (production-grade) AI-megoldásokká.
- Szoros együttműködés a mérnöki és termékfejlesztési csapatokkal az innovatív AI-alkalmazások azonosítása és szállítása érdekében.
- Hozzájárulás egy olyan zászlóshajó ügynökalapú prototípus fejlesztéséhez, amely a vállalati termékeken belüli fejlett NLP-képességeket mutatja be.
Feltételek és juttatások
Elvárások
- Alap- vagy mesterfokozat számítástudomány, mesterséges intelligencia, gépi tanulás vagy ezekhez kapcsolódó területen.
- Erős szakértelem az NLP és a nagy nyelvi modellek (LLM) területén.
- Gyakorlati tapasztalat olyan eszközökkel és keretrendszerekkel, mint a PyTorch, Hugging Face, LangChain és a kapcsolódó ML-ökoszisztémák.
- Tapasztalat LoRA technikákban, prompt engineeringben és transzformátor-alapú architektúrákban.
- Beágyazások (embeddings), figyelmi mechanizmusok (attention mechanisms) és a generatív AI-rendszerek biztonsági szempontjainak szilárd ismerete.
- Bizonyított képesség a kutatási prototípusok és az éles rendszerek közötti híd megteremtésére.
- Erős problémamegoldó szemlélet pozitív, megoldásorientált hozzáállással.
- Kiváló kommunikációs és együttműködési készség.