В рамках этой роли вы будете отвечать за:
- Полное управление проектами в области ИИ, обеспечивая четкое руководство, эффективную коммуникацию с заинтересованными сторонами и надежное исполнение.
- Проектирование и создание надежных систем RAG, агентных фреймворков и решений на базе LLM, подходящих для производственных сред.
- Применение продвинутых методов инженерии промптов, включая дизайн инструкций, few-shot prompting, структурированный вывод и промпты для инструментов/агентов.
- Руководство оценкой осуществимости для определения правильного технического подхода, включая промптинг, RAG, fine-tuning, классическое машинное обучение или гибридные решения.
- Проектирование фреймворков оценки для ИИ-систем, включая LLM-as-a-judge, пользовательские метрики, recall@k, precision@k и контрольные точки.
- Проведение структурированных экспериментов с промптами, ретриверами, стратегиями чанкинга, эмбеддингами, подходами к реранжированию и моделями.
- Идентификация и категоризация ошибок моделей, таких как галлюцинации, промахи при поиске, ошибки следования инструкциям и регрессии качества.
- Создание масштабируемой инфраструктуры инференса и CI/CD пайплайнов для ИИ и ML моделей.
- Автоматизация жизненного цикла MLOps/LLMOps, включая трекинг, версионирование, развертывание, мониторинг, переобучение и постоянное улучшение.
- Проектирование API, микросервисов и слоев оркестрации, оптимизированных по задержке, стоимости, надежности и масштабируемости.
- Менторство младших инженеров и участие в подготовке предложений, проектировании решений и инициативах по развитию бизнеса.
Идеальный кандидат должен обладать:
- Более 6 лет опыта разработки и внедрения ИИ, ML или решений на основе данных в производственных средах.
- Глубокие знания Python и надежные практики Git.
- Практический опыт работы с решениями на базе LLM, системами RAG и современными шаблонами разработки GenAI.
- Практический опыт работы с компонентами RAG, включая чанкинг, эмбеддинги, ретривал, реранжирование и оценку.
- Глубокое понимание техник инженерии промптов, включая структурированный вывод, few-shot prompting, дизайн инструкций и промпты для инструментов/агентов.
- Подтвержденный опыт проектирования стратегий оценки для ИИ-систем, включая метрики, курирование наборов данных, структурированное экспериментирование и контрольные точки качества.
- Опыт работы с практиками MLOps/LLMOps и инструментами, такими как MLflow, Weights & Biases или аналогичными платформами.
- Уверенный опыт работы с облачными платформами AWS, Azure или GCP. Предпочтение отдается опыту работы с Azure.
- Опыт работы с контейнеризацией, оркестрацией, масштабируемым инференсом, API и микросервисами.
- Понимание событийных архитектур и производственных практик инжиниринга.
- Способность четко общаться с инженерными командами, старшими заинтересованными сторонами и клиентами.
- Прагматичный подход к доставке ИИ-решений, балансирующий инновации, надежность, стоимость, задержку и бизнес-ценность.
Желательно:
- Опыт работы с платформой Databricks MLOps.
- Опыт fine-tuning LLM.
- Опыт создания агентных GenAI систем.
- Опыт работы с Infrastructure as Code.
- Знание практик безопасности и наблюдаемости для ИИ-сервисов.
- Опыт работы в области классического машинного обучения.
- Вклад в open-source или публичные технические работы.
А что насчет языков?
Требуется продвинутый уровень английского языка для письменного и устного общения.
Сколько опыта мне нужно?
Не менее 6 лет профессионального опыта разработки и внедрения ИИ, ML или программных решений в производственных средах.
Наши преимущества и льготы:
- 🍔 Ежедневные обеды! (штаб-квартира): вегетарианские, веганские, безглютеновые и без сахара.
- Изысканные блюда каждую пятницу с нашим шеф-поваром!
- ⚖️ Гибкие варианты работы, чтобы помочь вам найти правильный баланс.
- 👨🏽💻 Все необходимое оборудование для раскрытия вашего таланта (Macbook и аксессуары).
- ☕ Закуски и напитки ежедневно (штаб-квартира).
- 🎮 Мероприятия после работы, футбол, теннис и игровые вечера (штаб-квартира).
- ⚽️ Приглашаем всех присоединиться к нашей футбольной лиге по средам и пятницам.
- Бросьте вызов своим товарищам по команде в игре в пул и выиграйте офисный трофей! Теннисные корты доступны для дружеских матчей.
- Вы не любите спорт? Не волнуйтесь, у нас также есть шахматные турниры, игровые и музыкальные вечера, к которым вы можете присоединиться!
- 📚 Возможности обучения: Сертификация AWS (мы партнеры AWS); Учебные планы, курсы и другие сертификаты; Уроки английского языка; Учитесь у своих коллег на наших Tech Tuesdays!
- 👩🏫 Возможности менторства и развития для формирования вашего карьерного пути.
- 🎁 Подарки к годовщинам и дням рождения.
- 🏡 Отличное расположение и еще более замечательные коллеги!
Каковы следующие шаги?
Наша команда готова узнать о вас! Отправьте нам свое резюме или профиль LinkedIn ниже, и мы рассмотрим возможность сотрудничества!
Blend — ведущий поставщик ИИ-услуг, стремящийся совместно создавать значимое влияние для своих клиентов с помощью науки о данных, ИИ, технологий и людей. Миссия Blend — подпитывать смелые видения, решая значительные проблемы путем бесшовного сочетания человеческого опыта и искусственного интеллекта. Компания стремится раскрывать ценность и способствовать инновациям для своих клиентов, используя лучшие в своем классе специалистов и стратегии, основанные на данных. Мы верим, что сила людей и ИИ может оказать значительное влияние на ваш мир, создавая более полноценную работу и проекты для наших сотрудников и клиентов.
Мы ищем AI Engineer Manager, который внесет свой вклад в наш рост и расширение на следующем этапе.
О чем эта должность?
Мы ищем AI Engineer Manager в нашу команду LATAM на полную ставку с возможностью удаленной работы. Эта должность ориентирована на проектирование, создание и внедрение готовых к производству ИИ-систем, которые оказывают значимое влияние на наших клиентов. Идеальный кандидат будет работать на всем стеке современных ИИ-решений, включая пайплайны RAG, агентные фреймворки, решения на базе LLM, разработку систем оценки и MLOps/LLMOps.
Эта роль требует старшего технического специалиста, который может руководить полным циклом разработки, менторствовать других инженеров, эффективно общаться с заинтересованными сторонами и помогать клиентам принимать прагматичные решения о том, что ИИ-системы должны, а что не должны пытаться делать.
