Implementación de IA Empresarial
Ingeniero de Operaciones de Agentes / Operaciones de LLM / Fiabilidad de IA
Haga que los sistemas de IA sean observables, testeables, conscientes de los costos, seguros y confiables después de que abandonen el entorno de prototipo.
Sobre esta trayectoria
Este rol es responsable de los procesos de evaluación, los controles de lanzamiento, el monitoreo, el rastreo, la respuesta a incidentes, la latencia, la gestión de costos y el respaldo seguro. La calidad del modelo puede ser probabilística, pero la responsabilidad de la producción no puede serlo.
Será responsable de lo que sucede con los sistemas de AI después de que dejan la etapa de prototipo, incluidos los procesos de evaluación, el monitoreo, el rastreo, la respuesta a incidentes y la gestión de costos. Los resultados del modelo pueden ser probabilísticos, pero su responsabilidad por la confiabilidad de la producción no lo es. Este rol es para ingenieros que piensan en términos de paneles, alertas y respaldos seguros, no solo en capacidades.
De qué se encargaría
- Procesos de evaluación para monitorear la calidad del modelo a lo largo del tiempo
- Controles de lanzamiento y seguridad de implementación para funciones impulsadas por AI
- Monitoreo, rastreo y alertas para el comportamiento del sistema de AI
- Respuesta a incidentes cuando los sistemas de AI funcionan mal o se degradan
- Gestión de latencia y costos en la infraestructura de AI
- Diseño de respaldo seguro para cuando los modelos fallan o tienen un rendimiento inferior
Es probable que usted sea un buen candidato si
- Tiene experiencia en producción en DevOps, SRE o MLOps
- Ha creado o mantenido procesos de evaluación para la calidad del modelo
- Piensa en términos de monitoreo, alertas y respuesta a incidentes
- Comprende las ventajas y desventajas de los costos y la latencia en los sistemas de AI de producción
- Diseña rutas de respaldo en lugar de asumir que el modelo funcionará
- Se siente cómodo estando de guardia para problemas de producción
Útil, no obligatorio
- Experiencia con plataformas de observabilidad como Datadog o Grafana
- Experiencia con herramientas de rastreo específicas para LLM
- Familiaridad con los marcos de evaluación de modelos
- Experiencia en infraestructura en la nube y gestión de costos
Qué significa el éxito
- Los incidentes del sistema de AI son detectados y resueltos antes de un impacto importante
- Los procesos de evaluación detectan las regresiones de calidad antes que los usuarios
- El costo y la latencia se mantienen dentro de los presupuestos operativos acordados
- Las rutas de respaldo se activan correctamente cuando los modelos tienen un rendimiento inferior
Prueba práctica que ayuda
- Una descripción de un incidente que resolvió en un sistema de AI o software de producción
- Ejemplos de procesos de monitoreo o evaluación que ha creado
- Métricas que muestran mejoras de costos, latencia o confiabilidad que usted impulsó
Lo que le ofrece estar en la red
- Trabajo 100% remoto con clientes en Estados Unidos, Canadá y Latinoamérica.
- Revisión humana de su perfil, la automatización organiza la información, las personas deciden.
- Un perfil considerado para oportunidades actuales y futuras.
- Recompensas por referencias cuando alguien que refieres directamente es colocado con éxito.
- Control total sobre la disponibilidad, la compatibilidad y tus datos en cualquier momento.
Un perfil, muchas oportunidades
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