12个月合同
工作时间:周一至周五,办公时间
工作地点:2 Kallang Sector
职责:
• 设计、开发和部署AI/ML/生成式AI解决方案,应用于客户的消费者公用事业应用、电动汽车充电、网格规划和监控、资产优化、计费操作、工作场所安全和客户体验等领域。
• 通过产品分析、实验设计、A/B测试和影响分析为业务领导者提供临时决策支持。
• 与业务利益相关者沟通以了解用户需求,利用领域知识,推动项目目标并提供业务价值。
• 领导技术工作,开发关键的AI/ML/生成式AI能力,包括时间序列预测、异常检测、图网络分析、多模态生成式AI、自主代理、AI安全护栏、LLM评估框架和SLM微调。
• 与数据工程师、业务分析师、产品负责人、UX设计师、AI工程师和软件工程师紧密合作,采用迭代、敏捷的AI交付框架。
• 建立和实施AI治理实践,包括模型文档、验证、可解释性、安全护栏、性能监控和伦理考虑。
• 通过构建可重用工具、自助分析平台,并为业务用户进行培训和研讨会,促进AI素养和普及。
• 监控和评估新兴AI工具、框架和供应商解决方案以供内部采用。
• 指导初级团队成员并管理实习生/承包商。
要求:
• 至少2至5年数据科学角色的经验。这是一个中高级职位,最终可以晋升为团队管理。
• 在跨职能团队中开发和部署AI/ML解决方案以解决业务问题的成功经验。
• 拥有生成式AI框架(如LangChain、LlamaIndex、HuggingFace Transformers)的实际操作经验。
• 对机器学习、深度学习和生成式AI模型有出色的理解,了解其优缺点,并能够评估其在不同应用中的适用性。
• 在特征工程中应用领域知识和统计技术以提高模型性能和创造创新解决方案方面有丰富经验。
• 在以下至少一个领域有深厚的专业知识:计算机视觉、自然语言处理、时间序列建模、网络分析、预测性维护、文档理解、RAG、PEFT微调、Agentic AI。
• 能够积极与利益相关者沟通,驾驭动态复杂性,领导端到端项目交付并管理团队成员的工作。
• 具备强大的数据可视化和讲故事能力,能够将技术结果转化为可操作的业务洞察。
• 拥有将生成式AI模型部署到生产环境的经验,包括容器化(Docker)、API和云平台(AWS、Azure或GCP)。
• 熟悉治理框架,如新加坡的AI治理框架、欧盟AI法案或NIST AI风险框架。
• 具备能源技术或相关领域的知识。
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