🚀 关于 PermitFlow
PermitFlow 的使命是简化和优化价值 1.6 万亿美元的美国建筑市场的建设许可流程。我们的软件减少了获得许可的时间，支持从许可研究、申请准备、提交到监控的全过程。
我们已获得由 Kleiner Perkins 领投的 3100 万美元 A 轮融资，参与者包括 Initialized Capital、Y Combinator、Felicis Ventures、Altos Ventures，以及 Zillow、PlanGrid、Thumbtack、Bluebeam、Uber、Procore 等公司的创始人和高管。
我们的团队由建筑师、结构工程师、许可专家和工作流软件专家组成，他们都亲身经历过获得许可的痛苦。
📌 团队介绍
我们有一个精干但强大的工程团队。我们在有限的资源下取得了很多成就，但为了继续快速增长，还有更多工作要做，我们希望你能成为这一增长的一部分。你将通过负责从头到尾的项目、与客户交流，来帮助我们实现这一目标，最终支持 PermitFlow 的发展。
✅ 你将做什么：
你将与首席技术官和工程团队一起开发首个面向建筑商的建设许可申请和管理平台。我们当前的团队由来自 Uber、Amazon、NerdWallet、OnDeck、哈佛、斯坦福等公司的工程师组成。我们不看背景和经验，鼓励任何对加入小团队并解决现实问题充满热情的人申请。
我们正在寻找一位机器学习工程师，以帮助构建智能系统，以增强我们的许可处理、文档理解和合规工作流。你将参与基于 LLM 的模型、检索增强生成（RAG）管道和 AI 驱动的自动化，利用最先进的技术来提取、分析和结构化复杂的许可数据。
• 设计、实施和优化基于 LLM 的文档处理、数据提取和许可申请工作流的模型。
• 开发和微调检索增强生成（RAG）管道，以改善查询处理和信息检索。
• 实验预训练模型并对其进行微调，以执行与许可相关的自然语言处理任务，如文档分类和实体识别。
• 构建可扩展的机器学习基础设施，与后端系统集成以支持 AI 驱动的工作流。
• 处理大规模结构化和非结构化数据，以确保高效的索引、检索和上下文相关性。
• 监控和改善已部署模型的性能和可扩展性。
• 关注 LLM、NLP、检索系统的最新研究，并将最佳实践应用于我们的 AI 模型。
• 与工程师、产品经理和法律专家合作，为复杂的许可挑战开发 AI 原生解决方案。
🙌 资格与适配：
• 3 年以上机器学习工程经验，最好在生产环境中。
• 对 LLM（例如 OpenAI GPT、Hugging Face 模型）及其应用有深入理解。
• 具备检索系统（例如 Elasticsearch、FAISS 或向量数据库）的实际经验。
• 精通 Python 和常用的机器学习库（例如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
• 具有在云环境（AWS、GCP 或 Azure）中部署、监控和扩展机器学习模型的经验。
• 较强的问题解决能力，能够在快节奏、高责任感的环境中工作。
💙 福利
• 📈 股权包
• 💰 竞争力薪资
• 🩺 100% 健康、牙科和视力保险全额支付
• 💻 家庭办公室和设备津贴
• 🍽️ 提供午餐和晚餐，通过 UberEats，并配有完善的厨房
• 🚍 通勤福利
• 🎤 团队建设活动
• 🌴 无限带薪休假
薪酬范围：$190K - $240K 
多伦多