人工智能和大型语言模型负责人

多伦多 29天前全职 网络
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在Prologis,我们不仅引领行业——我们以13亿平方英尺的投资组合和每年约3.2万亿美元的吞吐量定义行业。我们创建了推动全球商业的智能基础设施,无缝连接数字和物理世界。从灵活的供应链到能源解决方案,我们的生态系统帮助您的业务更快地移动、更聪明地运营并可持续地增长。凭借无与伦比的规模、创新和专业知识,Prologis是独一无二的类别——不仅塑造物流的未来,还在构建未来的基础。 职位名称 AI和LLM负责人 公司 Prologis 一天的工作 我们正在寻找一位高度积极和具有战略眼光的AI & LLM负责人加入我们的数据科学团队。此人将负责识别、设计和执行AI驱动的解决方案,重点是利用大型语言模型(LLM)和生成式AI在各业务单元中创建变革性应用。这个角色非常适合那些结合深厚技术专长和强大商业头脑的人,并且喜欢从0到1的构建。 主要职责包括 • 业务用例翻译:与业务领导者合作,将战略目标转化为AI机会。与职能负责人合作,澄清需求,将其转化为分析假设,快速原型和迭代解决方案。 • 领导AI项目生命周期:负责从构思和利益相关者参与到AI和LLM计划的部署和发布后评估的端到端过程。 • 模型开发与部署:执行完整的数据科学工作流程——包括EDA、特征工程、模型选择、验证和监控——遵循团队编码和文档标准。 • LLM应用开发:设计和实施LLM驱动的应用,专门解决房地产特定挑战(例如,租赁摘要、租户沟通、投资备忘录总结)。制作提示、微调领域特定模型或创建提高生产力或客户体验的检索增强生成管道。 • 部署与监控:与MLOps和工程团队合作,将模型部署到生产环境中,建立监控框架,并不断改进解决方案性能。 • 跨职能协作:作为产品、工程、数据和业务团队之间的桥梁,使AI解决方案与用户需求和技术可行性保持一致。 • 洞察交流:将发现提炼成清晰的叙述和可视化;向技术和非技术利益相关者提出建议。 • 技术指导:提供同行指导、代码和架构审查,以及技术最佳实践,以提升整个团队的能力。 • 持续改进:关注新兴算法和工具;提出可以提高模型准确性、减少延迟或降低成本的POC。 成功的基石 优先条件 • 3年以上应用AI/ML开发的实际经验(具有高级STEM学位的1-2年),其中至少2年专注于LLM或NLP相关技术。 • 展示了将业务问题转化为可部署的ML解决方案并向非专家解释结果的能力。 • 成功拥有和交付从头到尾的跨职能AI/LLM项目。 • 在或支持房地产、物流、金融或其他资产密集型行业的工作经验是一个加分项。 技术技能 • 精通Python(pandas、scikit-learn、PyTorch/TensorFlow、Langchain等)、SQL和版本控制。 • 在监督、无监督和深度学习技术以及模型评估最佳实践方面有扎实的基础。 • 具有微调或集成LLM(如GPT、LLaMA、Claude、Gemini等)的实际经验。 • 具有向量数据库(例如FAISS、Pinecone)、嵌入和RAG架构的经验。 • 对云平台(AWS、Azure、GCP)和MLOps工具有扎实的理解。 招聘薪资范围:135,000美元 - 190,000美元。薪资和整体薪酬包(奖金目标)将根据候选人的地点、教育、经验、知识、技能和能力,以及内部公平性和市场数据的对齐来确定。 以人为本 在Prologis工作的每一个人都在我们公司持久的成功中扮演着重要角色。我们重视果断、勇敢和适应力强的人。虽然我们是一家公司,但各地和各部门在自主和责任心下运作。个人在这里主动采取行动。 当您加入Prologis时,您将与行业内的一些顶尖人才肩并肩工作,做出您职业生涯中最好的工作。每位员工都属于这里。每位员工都做出贡献。员工在这里推进他们的职业生涯。 作为一个成功的全球企业,Prologis从未忽视最重要的事情,我们坚信人是我们业务中最重要的部分。因此,我们提供慷慨的全面奖励计划,并花费大量时间关注质量管理和领导力发展。人在这里是第一位的。 美国的所有全职职位都配有强大的福利计划,包括为员工和符合条件的受抚养人提供的医疗、牙科和视力保险。Prologis还提供其他几项健康、财务和工作/生活方式特定的福利。我们的401(k)退休计划有公司匹配50%,最高可达合格薪酬的12%。我们还提供慷慨的PTO,起始累积为每年22天,此外还有带薪假期和志愿者时间。 所有工作机会都取决于背景验证的成功完成。Prologis是一个平等机会/肯定行动的雇主,所有合格的申请者将在不考虑种族、肤色、宗教、性别、国籍、性取向、性别认同、残疾状况、受保护的退伍军人身份或任何其他受法律保护的特征的情况下获得就业考虑。 就业类型 全职 地点: 加利福尼亚州旧金山 其他地点: 加利福尼亚州塞里托斯,科罗拉多州丹佛,加利福尼亚州米尔皮塔斯,新港海滩办公室,加利福尼亚州安大略,多伦多,安大略省,加拿大