Наша миссия и клиенты: Мы предоставляем МСП свободу для достижения успеха, предлагая ведущее в Европе финансовое рабочее пространство с банковскими услугами в основе, дополненное финансовыми инструментами. Мы гордимся тем, что имеем рейтинг 4.7 на Trustpilot, основанный на 60 000 отзывов. Наша культура ставит удовлетворенность клиентов в центр всего, что мы делаем, о чем свидетельствует наш показатель NPS 75 (больше о нашей культуре здесь).
Наш путь: Основанная в 2016 году и запущенная в 2017 году Александром и Стивом, Qonto выросла до 1700 сотрудников Qontoers, обслуживающих более 750 000 клиентов в 8 европейских странах. Мы прибыльны с 2023 года, и это только начало.
Наши убеждения: Мы нанимаем по навыкам и потенциалу. Имея 80+ национальностей, 45% женщин, из которых 56% женщин в нашей руководящей команде, разнообразие — это не программа; это то, кем мы являемся. Мы построили процесс найма, свободный от дискриминации, потому что лучшие команды строятся на заслугах.
ИИ в Qonto: ИИ глубоко интегрирован в то, как мы работаем — каждый Qontoer получает неограниченный доступ к лучшим инструментам ИИ. Мы хотим людей, которые экспериментируют, не дожидаясь разрешения, расширяют возможности ИИ за пределы очевидного, знают, когда ему доверять, а когда подвергать сомнению.
Местоположение: Франция, Германия, Испания или Италия — удаленно в пределах этих локаций найма.
Присоединяйтесь к нам в качестве Staff Applied AI Engineer, Backend, чтобы создавать производственные системы, в которых ИИ является основной функциональностью во время выполнения. Вы поможете командам Qonto по борьбе с финансовыми преступлениями быстрее и увереннее расследовать дела, превращая сложные рабочие процессы в надежные, измеримые инструменты.
➡️ В качестве Staff Applied AI Engineer вы будете
- Создавать производственные ИИ-системы: Разрабатывать и внедрять агентские инструменты и рабочие процессы на основе ИИ, которые собирают контекст из нескольких внутренних систем, оркестрируют модели и инструменты, анализируют структурированные выходные данные и безопасно обрабатывают неопределенность и сбои.
- Полностью владеть проектами: Руководить исследованием с заинтересованными сторонами AFC, формировать решение, принимать архитектурные решения, внедрять и запускать его, а затем эксплуатировать, поддерживать и улучшать в производственной среде.
- Разрабатывать надежные основы бэкенда: Создавать надежные, поддерживаемые и расширяемые сервисы, API, базы данных и интеграции вокруг развивающихся ИИ-моделей и инструментов.
- Делать поведение ИИ измеримым: Определять подходы к оценке, наблюдаемость, резервные варианты и механизмы проверки человеком; отслеживать качество выходных данных, показатели принятия и редактирования, пропускную способность и операционное воздействие.
- Обеспечивать измеримую операционную ценность: Сокращать время расследования и расширять автоматизацию в рабочих процессах AFC за счет прагматичной, инкрементальной доставки.
- Формировать техническое направление команды: Руководить обсуждениями дизайна, предвидеть риски, балансировать скорость и качество, а также помогать повышать возможности команды в области производственных агентских систем.
➡️ Чего вы можете ожидать
- ИИ в центре системы: Это не обычная роль бэкенд-разработчика, использующего ИИ только как помощник по написанию кода, и не роль исследователя машинного обучения. Вы будете создавать реальные продукты, где поведение модели, оркестровка, оценка и обработка сбоев являются производственными задачами.
- Высокая автономия: Выделенного менеджера по продукту нет. Инженеры работают напрямую с заинтересованными сторонами AFC и определяют путь от неопределенной операционной потребности к измеримому производственному результату.
- Гибкая, итеративная доставка: Команда использует 15-минутную ежедневную синхронизацию по блокерам, двухнедельные 1:1 встречи и легкое отслеживание, что позволяет инженерам сосредоточиться на создании и решении проблем.
- Тесный цикл обратной связи с пользователем: Вы будете напрямую сотрудничать с операционными командами и измерять успех на основе сокращения времени расследования, качества результатов, показателей принятия и редактирования человеком, внедрения, пропускной способности и сэкономленных ресурсов.
- Сложная, значимая область: Вы научитесь создавать безопасную, масштабируемую автоматизацию на основе ИИ в регулируемой среде, где надежность и аудируемость имеют значение.
➡️ Ваша будущая команда Вы присоединитесь к команде AI Compliance Tooling Qonto в домене Financial Crime Compliance. Текущая команда состоит из Иоанниса, Tech Lead и практического специалиста; Staff Backend Engineer Энрике; Staff Machine Learning Engineer Луки; и Senior Backend Engineers Изана и Робсона. Команда расширяется за счет двух дополнительных сотрудников уровня Staff в гибридной роли бэкенд/ИИ.
Важное уточнение: команда не создает движки для обнаружения мошенничества или движки правил KYC/KYB. Она потребляет входящие сигналы и создает автоматизацию и слой интеллекта на основе ИИ, используемый людьми-следователями. Одна из текущих систем собирает информацию из 10–15 внутренних инструментов и генерирует структурированный анализ соответствия, который должен утвердить или отредактировать человек, сокращая время обработки примерно с 15–20 минут до примерно 30 секунд.
➡️ О вас
- Опыт работы с производственным ИИ: Вы внедряли ИИ-агента или агентский рабочий процесс, используемый реальными пользователями, и можете объяснить его оркестровку, использование инструментов, состояние, структурированные выходные данные, оценку, повторные попытки и режимы сбоев.
- Сильное бэкенд-инженерное мастерство: Вы обладаете прочными основами системного дизайна в области архитектуры, API, баз данных, интеграций, надежности, наблюдаемости, поддерживаемости и масштабируемости.
- Автономия и суждение уровня Staff: Вы принимаете обоснованные решения самостоятельно, четко излагаете компромиссы и знаете, когда следует оптимизировать скорость, а когда качество является не подлежащим обсуждению.
- Продуктовое мышление и мышление заинтересованных сторон: Вы можете превратить неясную операционную проблему в ценное решение, оспорить предположения, определить приоритеты объема работ и определить успех, не полагаясь на продакт-менеджера.
- Полная ответственность за конечный результат: Вы готовы исследовать, создавать, внедрять, эксплуатировать, поддерживать и постоянно улучшать создаваемые вами системы.
- Гибкость в обучении: Вы любопытны в отношении AFC и регулируемых рабочих процессов и можете быстро освоиться в сложной области; предыдущий опыт работы в финтех- или комплаенс-сфере полезен, но не обязателен.
- Прагматичный выбор технологий: Опыт работы с Python и знакомство с текущими поставщиками моделей или фреймворками для агентов полезны, но переносимые производственные принципы важнее, чем экспертиза в конкретном языке или поставщике.
[РАЗНООБРАЗИЕ] В Qonto мы понимаем, что истинное разнообразие — это не просто галочки в списке для найма. Подавайте заявку независимо от того, какие галочки вы ставите — кто знает? Возможно, именно вам не хватает недостающего элемента головоломки, который мы искали все это время. [СРОК ПРОЦЕССА НАЙМА] В среднем, наш процесс найма длится 20 рабочих дней. Больше информации о нашем пути кандидата [ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ] Подавая заявку, вы соглашаетесь на обработку Qonto ваших персональных данных для оценки вашей заявки. Ваши данные хранятся до 2 лет в нашем пуле кандидатов. Прочтите наше Уведомление о конфиденциальности для получения полной информации.
