AHEAD создает платформы для цифрового бизнеса. Объединяя достижения в области облачной инфраструктуры, автоматизации и аналитики, а также доставки программного обеспечения, мы помогаем предприятиям реализовать обещание цифровой трансформации.
В AHEAD мы уделяем приоритетное внимание созданию культуры принадлежности, где все точки зрения и голоса представлены, ценятся, уважаются и услышаны. Мы создаем пространства, чтобы дать каждому возможность высказаться, внести изменения и формировать культуру в AHEAD.
Мы являемся работодателем с равными возможностями и не дискриминируем по признаку расы, национального происхождения, цвета кожи, пола, гендерной идентичности, гендерного самовыражения, сексуальной ориентации, религии, возраста, инвалидности, семейного положения или любой другой защищенной характеристики в соответствии с применимым законодательством, как фактической, так и предполагаемой.
Мы приветствуем всех кандидатов, которые внесут вклад в диверсификацию и обогащение идей и перспектив в AHEAD.
В качестве старшего технического консультанта по услугам ИИ вы отвечаете за практическую реализацию решений ИИ в рамках клиентских проектов AHEAD. Вы — инженер и консультант клиента: вы превращаете проектные решения в рабочие, производственные конвейеры GenAI / Agentic AI и доводите их до конца – развертываете, запускаете и обеспечиваете их надежность в реальных клиентских средах.
Вы будете сотрудничать с клиентами и междисциплинарными командами, включая инженеров, владельцев продуктов, экспертов предметной области, чтобы понять реальные потребности бизнеса и решить сложные задачи в различных отраслях. Вы будете работать вместе со старшими консультантами и архитекторами, вносить вклад в техническое направление и отвечать за реализацию.
Роли и обязанности:
Реализация решений и развертывание в производственной среде
- Отвечайте за практическую реализацию решений ИИ от начала до конца: создание, тестирование, интеграцию, развертывание и выпуск сервисов GenAI и конвейеров агентов в производственной среде.
- Доводите решения от прототипа до производственной среды, управляя развертыванием, выпуском, версионированием и откатом, и обеспечивайте их надежную работу после запуска.
- Принимайте обоснованные проектные решения и решения о компромиссах по мере создания, и вносите сложные, кросс-функциональные решения в технические обсуждения команды, внося вклад в архитектуру, а не только потребляя ее.
- Готовьте и поддерживайте собственные оценки, разбивки задач и статус реализации; заблаговременно выявляйте риски, блокировки и зависимости.
Разработка и внедрение GenAI
- Проектируйте, внедряйте и поддерживайте сервисы и конвейеры на основе Python, которые интегрируют LLM и возможности GenAI с клиентскими системами и приложениями.
- Создавайте конвейеры агентов и многоэтапные конвейеры, используя фреймворки оркестрации и шаблонные платформы (например, LangGraph, AgentCore, LangChain).
- Разрабатывайте надежные инструменты и API для агентов с четкими схемами ввода/вывода, контрактами ошибок, версионированием и механизмами наблюдаемости.
- Используйте абстракции извлечения/RAG и поиска для улучшения привязки и надежности, настраивая параметры (top-k, оценка, фильтры).
Качество, наблюдаемость и управление
- Отвечайте за эксплуатационную готовность создаваемых вами конвейеров: мониторинг, оповещение, устранение неполадок и итеративное улучшение.
- Настройте инструменты наблюдаемости и оценки для создаваемых вами решений, включая трассировку, ведение журналов и метрики через стек наблюдаемости LLM (например, Langfuse, LangSmith), а также проверки качества, регрессии и безопасности через фреймворки оценки (например, DeepEval, Ragas).
- Работайте в рамках установленных ограничений платформы, безопасности и управления (RBAC, границы доступа к данным, обработка PII, ведение журналов, аудит) вместо создания разовых механизмов.
Сотрудничество и поддержка
- Сотрудничайте с менеджерами продуктов, бизнес-заинтересованными сторонами и UX для преобразования описаний проблем и критериев оценки в конкретные, готовые к производству конвейеры.
- Активно участвуйте в обзорах дизайна, обзорах кода и обсуждениях архитектуры, обеспечивая поддерживаемость, наблюдаемость и соответствие решений стандартам платформы.
- Поддерживайте и направляйте младших инженеров и консультантов в команде посредством обзоров кода и парной работы.
- Вносите вклад во внутреннюю поддержку (руководства, примеры, повторно используемые шаблоны) и будьте активным пользователем инструментов ИИ (например, Glean, Devin, Windsurf, Claude) для ускорения проектирования, разработки, тестирования и документирования.
Квалификация:
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики или смежной количественной области.
- Минимум 5 лет опыта работы в области науки о данных с упором на машинное обучение и глубокое обучение.
- Отличные навыки программирования на Python с упором на написание эффективного, масштабируемого и поддерживаемого кода.
- Опыт разработки и обучения пользовательских моделей глубокого обучения с использованием TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
- Практический опыт работы с Jupyter Notebooks, Azure Machine Learning Studio, Azure OpenAI, AWS SageMaker, платформами nVidia AI Enterprise & DGX.
- Практический опыт работы с ведущими открытыми и основными поставщиками моделей, такими как LLama, Claude от Anthropic, OpenAI и др.
- Глубокое понимание архитектур трансформеров, механизмов внимания и других передовых концепций глубокого обучения.
- Знание концепций генеративного ИИ, включая дообучение (fine-tuning), трансферное обучение (transfer learning) и методы RAG.
- Опыт работы с жизненным циклом машинного обучения, включая развертывание моделей, мониторинг, обнаружение дрейфа/переобучение и канареечное тестирование.
- Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, способность представлять сложную техническую информацию как технической, так и нетехнической аудитории.
- Опыт работы на этапах предварительных продаж, включая оценку проектов, оценку стоимости и проектирование решений.
Желательно:
- 5–9 лет опыта разработки программного обеспечения со значительным практическим опытом разработки на Python для производственных сервисов и конвейеров.
- Подтвержденный опыт развертывания и эксплуатации решений GenAI или agentic AI в производственной среде, выводя их за рамки прототипов и демонстраций в реальные, надежные системы, включая выпуск, версионирование, мониторинг и текущую эксплуатацию.
- Практический, реальный опыт интеграции возможностей LLM/GenAI (например, AWS Bedrock, Azure AI, OpenAI, Anthropic), включая проектирование запросов и систем для обеспечения надежности и контроля, а также обработку структурированных выходных данных (схемы JSON, вызовы инструментов/функций).
- Опыт внедрения конвейеров агентов или многоэтапных конвейеров с использованием фреймворков оркестрации, таких как LangGraph, AgentCore или LangChain.
- Подтвержденная способность проектировать четкие API инструментов для агентов с четко определенными схемами ввода/вывода, контрактами обработки ошибок и стратегиями версионирования.
- Опыт работы в облачной среде AWS/Azure, включая бессерверные шаблоны (Lambda или аналогичные), конфигурацию среды и управление секретами, а также ведение журналов, метрики и базовую наблюдаемость/отладку.
- Прочные основы разработки программного обеспечения: Git, тестирование, обзор кода, шаблоны, совместимые с CI/CD, и практики чистого кода.
- Эффективное сотрудничество и коммуникативные навыки, способность тесно работать с продуктовыми и отраслевыми экспертами для согласования прагматичных, готовых к производству решений.
Дополнительно / Предпочтительно
- Осведомленность о безопасности, управлении и ответном ИИ в корпоративном контексте: RBAC и границы доступа к данным, обработка PII и конфиденциальных данных, а также работа в рамках установленных ограничений платформы и процессов управления.
- Подтвержденный опыт создания поверх существующей платформы/SDK (стандарты кодирования, шаблоны, повторно используемые компоненты), а не создания пользовательских платформ с нуля.
- Знакомство с MLOps, платформами данных или инструментами наблюдаемости, используемыми для отслеживания качества, производительности и использования функций GenAI.
- Опыт работы с глобально распределенными командами в среде, ориентированной на клиента, особенно в часовых поясах Индии/США.
- Доказательства того, что вы являетесь ранним, активным пользователем инструментов ИИ в своей работе (помощники по коду, отладчики ИИ, генераторы документации, инструменты для экспериментов).
Почему AHEAD:
Благодаря нашей повседневной работе и внутренним группам, таким как Moving Women AHEAD и RISE AHEAD, мы ценим и получаем пользу от разнообразия людей, идей, опыта и всего, что между ними.
Мы стимулируем рост, оснащая наш офис передовыми технологиями в лаборатории стоимостью в миллионы долларов, поощряя межотдельную подготовку и развитие, спонсируя сертификаты и дипломы для непрерывного обучения.
Льготы для сотрудников в Индии включают:
- Комплексное медицинское страхование для сотрудников с возможностью расширения покрытия на иждивенцев
- Оплачиваемый отпуск и государственные праздники, а также дополнительные отпуска в соответствии с политикой компании
- Гибкие условия труда, поддерживающие баланс между работой и личной жизнью
- Возможности обучения и развития для поддержки непрерывного роста и повышения квалификации
- Инициативы и программы благополучия сотрудников, направленные на физическое и психическое здоровье
- Пенсионные и статутные льготы в соответствии с законодательством Индии
- Инклюзивная культура, ориентированная на людей, с сильным акцентом на сотрудничество и ответственность
