关于该职位
芝加哥大学布斯商学院正在寻找一位经验丰富的AI/ML工程师来推动其AI战略。该角色通过开发和部署先进的AI解决方案来支持研究和学术计划。工程师将与教师和IT团队合作，设计可扩展的架构并确保最佳实践。强大的软件工程技能、AI/ML框架的专业知识以及对创新的热情是必不可少的。
职责
设计、开发和维护高效、可扩展且安全的AI/ML应用程序和API，以推进学术、研究和商业创新优先事项。与IT基础设施和开发团队合作，评估AI系统需求，提供硬件/软件采购建议，并优化本地和云端的资源分配。定义系统需求和架构规范，并将先进的AI/ML解决方案与布斯的平台和企业系统集成，以确保安全性、可靠性和合规性。为教师、员工、研究人员和学生提供专业技术支持，包括调试、文档编写、代码审查、模型评估和管道优化。使用Hugging Face、PyTorch或TensorFlow等框架执行大型语言模型（LLMs）的训练、基准测试和部署，并应用高级优化技术，如量化、剪枝、KV缓存调优。领导并开展面向教师、博士生和员工的技术研讨会或培训课程，开发高质量的文档和用户指南，以支持布斯的AI/ML应用。通过算法和系统级改进优化AI/ML工作负载的性能和可扩展性，包括评估和调整CPU与GPU的使用以实现成本效益。监控和评估内部和云计算平台（如Mercury、AWS和GCP）的健康状况和性能，进行系统诊断，并支持持续的平台改进。与布斯部门、芝加哥大学AI研究小组和外部合作伙伴建立并保持强有力的合作，分享最佳实践并对齐AI计划。将学术AI研究转化为稳健的、可投入生产的解决方案，推动布斯的教育和研究目标，并为技术评估、研究提案和需要AI/ML专业知识的跨职能团队做出贡献。领导新系统、功能和工具的开发。解决复杂问题并识别技术改进和性能优化的机会。审查和测试代码以确保符合适当标准。作为教师研究、教学和/或行政项目的技术顾问和资源。根据需要执行其他相关工作。
要求
最低要求包括相关领域的大学学位。最低要求包括通过7年以上相关工作经验获得的知识和技能。
加分项
博士学位。在商业、经济或金融领域有背景或专业经验，利用ML/AI进行特定领域的应用，并有效与教师或研究小组互动。熟悉提示工程、上下文学习和专门针对LLMs的评估指标。了解LLM训练/推理在系统级别的优化：KV缓存优化、量化。拥有将学术研究和原型转化为稳健、可投入生产的AI/ML解决方案的强大作品集或历史记录，并在实际环境中部署。直接在云（AWS、GCP、Azure）和本地平台上部署、评估和优化AI/ML工作负载的经验，包括成本性能权衡分析。
福利
芝加哥大学为符合条件的员工提供广泛的福利计划和资源，包括健康、退休和带薪休假。
