🚀 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中的施工许可流程。我们的软件减少了获取许可的时间，支持从许可研究、申请准备、提交到监控的全流程。
我们已经完成了由 Kleiner Perkins 主导的 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，他们都亲身经历过许可过程中的痛苦。
📌 关于团队
我们拥有一个精干但强大的工程团队。我们用有限的资源取得了很多成就，但为了继续快速增长，还有更多的工作要做，我们希望你能成为这一增长的一部分。你将通过负责端到端的项目、与客户沟通，最终支持 PermitFlow 的增长。
理想情况下，你位于纽约市或愿意为混合工作迁移。我们目前在纽约办公室进行每周 3 天的混合面对面工作。
✅ 你的工作内容：
我们正在寻找一位机器学习软件工程师，领导开发增强我们核心许可工作流程的智能系统——从文档理解和数据提取到合规自动化。你将在设计和扩展 LLM 驱动的功能和检索系统方面发挥重要作用，以提取、分析和结构化复杂的许可数据。这是一个高影响力、高自主权的角色，你将帮助定义我们 ML 堆栈的技术基础，并从第一天起影响产品方向。
• 设计、实施和优化用于文档处理、数据提取和许可申请工作流程的 LLM 驱动模型。
• 开发和优化增强检索生成（RAG）管道，以改善查询处理和信息检索。
• 实验预训练模型并为与许可相关的 NLP 任务（如文档分类和实体识别）进行微调。
• 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。
• 拥有完整的 ML 生命周期——从实验和评估到部署、监控和持续改进。
• 站在 LLM、NLP 和信息检索研究的前沿——将最佳实践和新技术应用于生产用例。
• 与工程、产品和领域专家跨职能合作，塑造针对复杂监管挑战的 AI 原生解决方案。
🙌 资格与适配性：
• 5 年以上机器学习工程经验，在生产环境中成功部署和扩展模型的良好记录。
• 在自然语言处理和大型语言模型（例如 OpenAI GPT、Claude、Hugging Face 模型）方面具有深厚的专业知识。
• 具备检索系统的实际经验（例如 FAISS、Elasticsearch、向量数据库）。
• 精通 Python 及 PyTorch、TensorFlow 等机器学习框架，以及 scikit-learn 等生态工具。
• 具备在云环境（AWS、GCP 或 Azure）中部署、监控和扩展 ML 模型的经验。
• 具有强大的架构思维，能够在整个 ML 堆栈上进行推理，并具备快速交付和迭代的倾向。
• 能够在快速变化、模糊不清的初创环境中工作，拥有高度的责任感和自主性。
💙 福利
• 📈 股权计划
• 💰 竞争力薪资
• 🩺 100% 付费的健康、牙科和视力保险
• 💻 家庭办公和设备津贴
• 🍽️ 通过 UberEats 提供午餐和晚餐，并配备齐全的厨房
• 🚍 通勤福利
• 🎤 团队建设活动
• 🌴 无限带薪休假 
纽约