Machine Learning Engineer III, Metadata Extraction in Wrocław

Box (NYSE:BOX) jest liderem w zakresie inteligentnego zarządzania treścią. Nasza platforma umożliwia organizacjom wspieranie współpracy, zarządzanie całym cyklem życia treści, zabezpieczanie krytycznych danych oraz transformację procesów biznesowych za pomocą sztucznej inteligencji. Pomagamy firmom prosperować w nowej erze biznesu opartej na AI. Nasza misja to wprowadzenie inteligencji do świata zarządzania treścią i umożliwienie naszym klientom całkowitą transformację przepływów pracy w ich organizacjach.

Dlaczego Box potrzebuje Ciebie: Szukamy inżyniera uczenia maszynowego, który zaprojektuje, zbuduje i będzie obsługiwał niezawodne systemy uczenia maszynowego, które przynoszą znaczący wpływ na produkt w skali przedsiębiorstwa. W tej roli połączysz silne umiejętności inżynieryjne i zastosowane uczenie maszynowe, aby wprowadzać rozwiązania od pomysłu do produkcji. Będziesz ściśle współpracować z zespołami inżynieryjnymi, produktowymi, danymi i infrastrukturą, aby rozwijać skalowalne możliwości ML i agentów, poprawiać jakość modeli oraz zapewniać, że systemy są bezpieczne, obserwowalne i niezawodne dla klientów Box.

Zespół ds. Ekstrakcji Metadanych buduje możliwości oparte na AI, które przekształcają niestrukturalne treści przedsiębiorstw w uporządkowane, użyteczne metadane. Zespół pracuje nad platformą i warstwą uczenia maszynowego zrozumienia dokumentów, rozwijając i operacjonalizując technologie takie jak OCR i agenci ekstrakcji oparte na LLM. Te możliwości pomagają zrozumieć układ dokumentów, tabele, pismo ręczne, treści semantyczne i inne złożone informacje w dokumentach przedsiębiorstw.

Co będziesz robić:

• Projektować, budować, wdrażać i utrzymywać produkcyjne agenty LLM, modele uczenia maszynowego i usługi.
• Rozwijać solidne potoki przygotowania danych, projektowanie podpowiedzi i narzędzi oraz przepływy pracy agentów.
• Pisać wysokiej jakości, łatwy do utrzymania i dobrze testowany kod Python dla systemów produkcyjnych.
• Współpracować z zespołami Produktu, Inżynierii Oprogramowania, Danych i Infrastruktury, aby przetłumaczyć potrzeby klientów i biznesu na możliwości oparte na ML.
• Oceniać i poprawiać jakość agentów przy użyciu odpowiednich metryk offline i online, zestawów ewaluacyjnych, eksperymentów i pętli feedbackowych.
• Monitorować produkcyjne systemy ML pod kątem jakości, niezawodności, opóźnień, kosztów oraz dryfu danych lub modeli; badać i rozwiązywać problemy w razie potrzeby.
• Przyczyniać się do architektury skalowalnych usług i potoków, które wspierają obciążenia ML w czasie rzeczywistym i wsadowo.
• Tworzyć jasne projekty techniczne, dokumentację, testy i podręczniki operacyjne.
• Dzielić się wiedzą, przyczyniać się do najlepszych praktyk inżynieryjnych i pomagać w podnoszeniu standardów jakości kodu i doskonałości operacyjnej.
• Uczestniczyć w rotacji dyżurów i pomagać w triage'u problemów produkcyjnych, gdy jesteś na dyżurze.

Kto jesteś: Jesteśmy firmą skoncentrowaną na AI. Oznacza to, że podchodzisz do swojej pracy z nastawieniem na rozwój i znajdujesz sposoby na wykorzystanie AI, aby podejmować szybsze, mądrzejsze decyzje, które zwiększą Twój wpływ w Box.

Masz ponad 3-letnie doświadczenie w budowaniu, wdrażaniu lub obsłudze produkcyjnego oprogramowania, danych lub systemów uczenia maszynowego. Posiadasz silne umiejętności programowania w Pythonie i czujesz się komfortowo pisząc kod produkcyjny, czytelny, testowalny i łatwy do utrzymania. Masz praktyczne doświadczenie z cyklem życia agentów opartych na LLM: przygotowanie danych i zestawów ewaluacyjnych, projektowanie podpowiedzi i schematów narzędzi, RAG, ewaluacja, wdrażanie i monitorowanie. Znasz podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i potrafisz dokonywać pragmatycznych kompromisów między wydajnością modelu, niezawodnością, opóźnieniami, skalowalnością i kosztami.

Oferujemy:

• Doświadczenie z narzędziami MLOps, monitorowaniem modeli, magazynami cech, orkiestracją przepływów pracy lub śledzeniem eksperymentów.
• Doświadczenie z generatywną AI w produkcji: bramki wielodostawców, wyszukiwanie semantyczne lub ekstrakcja strukturalna.
• Doświadczenie z multimodalnymi przepływami pracy inteligentnego przetwarzania dokumentów.
• Doświadczenie z główną platformą chmurową, w tym GCP, AWS lub Azure oraz technologiami takimi jak Kubernetes i Terraform.
• Doświadczenie z SQL i analizą dużych zbiorów danych (np. BigQuery) w celu jakości, kosztów i badania incydentów.
• Doświadczenie w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw, bezpieczeństwie, wyszukiwaniu i odzyskiwaniu danych lub inteligencji treści.
• Doświadczenie w mentorowaniu inżynierów lub przyczynianiu się do kierunku technicznego.

Metodologia: Zarządzanie Agile - Scrum, Narzędzie do śledzenia problemów - Jira, Repozytorium wiedzy - GitHub, Przeglądy kodu - GitHub, System kontroli wersji - GIT.

Korzyści: Sprawdź przegląd życia w Box, który obejmuje ogólne korzyści i przywileje. Box żyje swoimi wartościami, a współpraca w społeczności i osobiście jest kluczową częścią naszej kultury. Oczekuje się, że pracownicy Box będą pracować z przypisanego biura co najmniej 3 dni w tygodniu. W Box wierzymy, że unikalne i różnorodne doświadczenia przynoszą korzyści naszej kulturze, naszym produktom, naszym klientom, naszej firmie i naszemu światu. Dążymy do rekrutacji pasjonującej, wysoko wydajnej siły roboczej, która odzwierciedla świat, w którym żyjemy. Jesteśmy pracodawcą równych szans i cenimy różnorodność w naszej firmie. Nie dyskryminujemy ze względu na rasę, religię, kolor, pochodzenie narodowe, płeć, orientację seksualną, wiek, stan cywilny, status weterana, niepełnosprawność ani jakiekolwiek inne chronione podstawy dyskryminacji zgodnie z obowiązującym prawodawstwem w zakresie praw człowieka.