Staff AI Engineer

Название: Штатный инженер по ИИ Местоположение: Иллинойс

Местоположение: Иллинойс Отдел: Инжиниринг Занятость: Полная Тип публикации Гибрид/Удаленно

Обзор вакансии

Кто мы

Relativity — ведущая компания в области юридической аналитики данных, создающая технологии, которые помогают пользователям организовывать данные, находить истину и уверенно действовать на ее основе. Наша облачная платформа на основе ИИ, RelativityOne, преобразует огромные объемы сложной информации в действенные выводы для судебных процессов, расследований, нормативных запросов, реагирования на утечки данных и другой ответственной юридической работы, где точность и доверие имеют решающее значение. Крупнейшие юридические фирмы, корпорации и государственные учреждения мира полагаются на программное обеспечение Relativity для юридической аналитики ИИ, чтобы безопасно находить и управлять наиболее релевантной и значимой информацией по своим делам. Помимо нашего коммерческого влияния, мы глубоко привержены расширению доступа к технологиям для академических учреждений через Relativity Academic и поддержке про боно юридической работы через Justice for Change.

Чем мы занимаемся

В Relativity инженеры не просто пишут код — они используют инструменты ИИ для проектирования, оптимизации и более быстрой поставки масштабируемого программного обеспечения и формирования будущего юридических технологий. Они определяют, как отрасли извлекают критически важные сведения, обеспечивают соответствие требованиям, продвигают доступ к правосудию и постоянно развивают нашу платформу, используя новейшие технологии, включая облачные архитектуры, возможности ИИ и современные инструменты разработчика. Наш ИИ обеспечивает работу программ конфиденциальности, идентифицирует конфиденциальную информацию и обнаруживает язык, указывающий на неправомерное поведение. Мы переосмысливаем, как юридические специалисты находят истину в большом масштабе, и инжиниринг находится в центре этой трансформации. Если вы увлечены решением сложных задач, проектированием с учетом масштабирования и созданием важных инструментов — работая в культуре, которая ценит прозрачность, инновации и общий успех — Relativity предлагает возможность внести измеримый вклад на рынке.

Описание вакансии и требования

О роли Discovery создает продукты, находящиеся в центре Relativity: Document Review, aiR for Case Strategy, Intelligent Fact Gen, Memo Gen, Proof Charting, Translate и Redact. Они анализируют петабайты юридических корпусов, и их результаты должны выдерживать проверку со стороны юристов, адвокатов противной стороны и суда. То, что они находят, и то, что упускают, формирует исход реальных дел. Вы будете отвечать за то, как эти системы строятся, оцениваются и эксплуатируются. Это практическая роль, охватывающая весь портфель Discovery. Не исследования, не управление.

Что вы будете делать

Штатные инженеры здесь задают техническое направление для команд и вместе с ними создают самые сложные части, от прототипа до продакшена. Частью работы является понимание того, какие проекты передать команде, а какие выполнить самостоятельно. Вы не управляете бэклогом одной команды.

• Отвечать за путь инференса от начала до конца. Получение данных, построение контекста, выбор и маршрутизация модели, оркестрация агентов, интерфейсы инструментов, структурированный вывод, корректная деградация и наблюдаемость, которая позволяет отлаживать недетерминированные сбои в 2 часа ночи.
• Устанавливать планку оценки. Золотые наборы, офлайн-наборы, гейты регрессии в CI, телеметрия качества в реальном времени. Изменение промпта, модели или стратегии получения данных измеряется, а не обсуждается.
• Отвечать за токеномику и бюджеты задержек. Инструментировать стоимость и задержки для каждого рабочего процесса, устанавливать целевые показатели и принимать решения о маршрутизации, кэшировании и уровне модели на основе данных.
• Проектировать для повторного использования. Отделить логику функциональности от ее оболочки доставки с помощью явных интерфейсных контрактов, чтобы одну и ту же функциональность можно было поставлять как сервис, навык MCP или встроенный опыт без переписывания.
• Архитектура слоя данных и получения данных. Пакетные и потоковые конвейеры, стратегия индексирования и встраивания, гибридный поиск, изоляция арендаторов и отслеживание, которое прослеживает ответ до документа, из которого он был получен.
• Инжиниринг для обоснованности. Точность цитирования, контроль привилегий и конфиденциальности, пути проверки человеком и аудируемость, необходимые клиенту для защиты рабочего процесса под вызовом.
• Улавливать дрейф до того, как это сделают клиенты. Регрессии качества, уровни галлюцинаций и отказов, рост задержек и затрат. Руководить анализом первопричин, устранять повторения и публиковать полученные знания для всего Discovery.
• Повышать планку для всех команд. Обзор дизайна, эталонные реализации, документированные пути от концепции до продакшена и наставничество старших и ведущих инженеров.
• Сотрудничать в разных областях. Работать с прикладной наукой, продуктом, дизайном и смежными областями, а также вести переговоры до завершения, не имея формальной власти. Продвигать кодирующие агенты и современную практику SDLC в команды, не снижая инженерную планку.

Что мы ищем

Обязательно:

• Более 7 лет опыта создания и эксплуатации крупномасштабных распределенных облачных систем.
• Более 3 лет опыта поставки систем на основе моделей в продакшн, от которых зависят реальные клиенты. Прототипов и демонстраций будет недостаточно.
• Глубокие знания LLM, RAG, агентурных рабочих процессов, инжиниринга промптов и контекста, векторного и гибридного поиска, фреймворков оркестрации и наблюдаемости для недетерминированных систем.
• Вы отвечали за практику оценки. Вы создавали наборы для оценки, метрики и гейты, которые сообщали команде, помогло ли изменение или навредило.
• Архитектурная ответственность за облачные сервисы и конвейеры данных в многопользовательских SaaS, включая масштабируемость, надежность и безопасность.
• Количественное рассуждение о поведении моделей: метрики оценки, анализ ошибок и компромиссы между точностью, задержкой, пропускной способностью и стоимостью.
• Техническое лидерство в командах без формальной власти и навыки письменного изложения, позволяющие представить решение, его альтернативы и компромиссы руководителям и получить ответ.

Предпочтительно:

• Юридические технологии, eDiscovery, поиск, интеллектуальный анализ документов или другая область, где результаты должны быть обоснованными и аудируемыми.
• Агентурные и мультиагентные системы, включая консолидацию специализированных агентов в универсальную архитектуру без потери качества выполнения задач.
• Серверы MCP или инструменты, ориентированные на модели, и интерфейсы навыков.
• Снижение стоимости инференса в масштабе с помощью маршрутизации, дистилляции, кэширования или небольших дообученных моделей.
• Практики управления, мониторинга и отслеживания в регулируемых средах или средах с высоким уровнем доверия.
• Azure, Kubernetes, CosmosDB и прогрессивная доставка через функциональное переключение.

Relativity стремится к конкурентной, справедливой и равноправной практике вознаграждения. Эта должность имеет право на полное вознаграждение, которое включает конкурентоспособную базовую зарплату, ежегодный бонус за производительность и долгосрочные стимулы. Ожидаемый диапазон заработной платы для этой роли составляет от следующих значений: $174 000 и $262 000 Окончательная предложенная заработная плата будет основана на нескольких факторах, включая, помимо прочего, глубину опыта кандидата, набор навыков, квалификацию и внутреннюю справедливость оплаты труда. Наем на верхнем пределе диапазона не будет типичным, чтобы обеспечить будущий значимый рост заработной платы на этой должности.

Требуемые навыки: Agentic AI, Алгоритмы, Автоматизация, Отладка, Распределенные системы, Evaluation Metrics, LLM Architecture, LLM Evaluation, LLMOps, LLM Orchestration, Machine Learning Operations, Model Evaluation, Настройка производительности, Решение проблем, Управление проектами, RAG Pipeline, Разработка программного обеспечения, System Designs, Техническое лидерство