C.顧問類-Ai解決方案架構師
Taipei
PwC
We are a community of solvers combining human ingenuity, experience and technology innovation to help organisations build trust and deliver sustained outcomes.Job Description & Summary
1.Gen AI 提案與客戶訪談:
- 帶領團隊進行 Gen AI 解決方案的提案與說明,清晰地展示方案價值。
- 執行客戶需求訪談,深入了解客戶的業務需求和挑戰。
2.企業流程分析與解決方案建議:
- 分析客戶的企業流程,識別改進空間。
- 提供量身定制的解決方案建議,幫助客戶優化業務流程。
3.建立客戶購買願景:
- 與客戶共同建立清晰的購買願景,展示解決方案如何滿足其業務目標。
- 協助客戶制定實施計劃,確保方案的成功導入。
4.客戶關係維繫與信任建立:
- 維繫良好的客戶關係,定期與客戶溝通,了解其需求和反饋。
- 通過專業的服務和支持,獲得客戶的信任和長期合作。
5.Gen AI 專案導入:
- 熟悉 Gen AI 專案的過程,包括需求訪談、流程設計、系統設計和資料轉換。
- 確保專案按照計劃順利進行,達到預期效果。
框架與工具使用:
- 熟練使用 Langchain 框架,連接 ChatGPT API 或私有雲 LLM。
- 熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架。
- 熟悉 Docker 用於部署 RAG 和 LLM 環境。
- 能夠利用 LangSmith 監控 RAG 系統的效能和流量。
- 熟悉 NVIDIA 運算平台的使用。
系統開發與設計:
- 具備設計、開發及部署 AI 模型和演算法的經驗。
- 有從端到端開發 AI 演算法的經驗,包括資料分析、特徵選擇、模型選擇、模型優化和模型部署。
- 參與 RAG 系統的設計和開發,確保其符合公司的需求並能應對未來的商業化使用。
- 具備系統環境與 API 串接製作的能力。
模型優化與調整:
- Fine-tuned Embedding Model 的能力。
- 最佳化 RAG 的參數以及不同種類的搜索器提升的上下文精準度。
- 優化現有的 AI 模型和算法,以提升性能和準確性。
- 資料處理與分析
資料工程:
- 資料收集、資料清洗、分析處理和特徵工程。
- 設計資料回饋流程,持續優化產品。
數據脚本:
- 負責 AI 軟體的訓練、設計、程式撰寫、測試與優化。
- 團隊合作與溝通
跨部門合作:
- 積極參與團隊合作,與工程師、產品經理和其他相關人員合作,以確保項目的順利進展。
- 與跨部門團隊合作,理解業務需求並提出解決方案。
模型與算法:
- 熟悉 CNN 或 LSTM 等模型原理。
- 對數位訊號處理或分析有一定程度的了解。
算力需求:
- 具備評估算力需求的能力。
專業證書:
- 取得 AWS,Azure 認證者,可獲得優先面試機會
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: APIs AWS Azure ChatGPT Docker Generative AI GPT LangChain LLMs LSTM PyTorch RAG TensorFlow
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