Старший инженер по прикладным ИИ-решениям
Мы ищем главного или ведущего исследователя прикладного ИИ для присоединения к быстрорастущей команде, создающей нативную для агентов поисковую платформу — веб-интерфейс для ИИ-систем.
Вы можете думать об этом как о Google для ИИ-агентов: системе, разработанной для машин, а не для людей. Мы создаем агентный поиск, где ИИ-системы активно планируют, извлекают, оценивают и уточняют информацию, а не просто возвращают результаты. Поскольку ИИ становится основным интерфейсом для Интернета, этот слой заменит роль традиционных поисковых систем.
Мы разрабатываем, как ИИ-агенты, а не люди, извлекают, оценивают и обрабатывают веб-данные в реальном времени с учетом строгих ограничений по задержке и надежности. Это означает решение задач извлечения и ранжирования при совершенно новых паттернах доступа и в значительном масштабе, с системами, работающими с постоянно меняющимися, неструктурированными данными и обслуживающими десятки тысяч производственных нагрузок 24 на 7.
Эта роль включает в себя ответственность за ключевые аспекты нашего прикладного ИИ-исследования и проектирования систем, с сильным ожиданием определения новых подходов и достижения измеримого влияния в производстве.
Чем вы будете заниматься:
- Проектирование нативных для агентов систем извлечения, оптимизированных для машинного потребления, а не для пользовательского поиска человеком.
- Создание систем, где LLM итеративно планируют, запрашивают, уточняют и обрабатывают результаты.
- Разработка подходов к ранжированию и извлечению для многоэтапных, управляемых агентами рабочих процессов в реальных условиях.
Ваши обязанности:
- Управление прикладными исследованиями и техническим направлением в области систем извлечения и ранжирования.
- Проектирование и развитие многоступенчатых архитектур извлечения (понимание запроса, переписывание, переранжирование, итеративное извлечение).
- Разработка методов привязки LLM к веб-данным в реальном времени в большом масштабе.
- Определение и внедрение новых парадигм оценки и метрик для агентных систем, где корректность не сводится к кликам.
- Руководство экспериментами с современными подходами к извлечению (эмбеддинги, гибридный поиск, переранжирование) и их внедрение в производство.
- Анализ компромиссов между релевантностью, задержкой и стоимостью в большом масштабе.
- Тесное сотрудничество с инженерным отделом для развертывания систем в средах с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
- Самостоятельное решение неопределенных проблем и вклад в развитие продукта и исследовательское направление.
- Наставничество инженеров и повышение технического уровня команды.
Обязательно:
- 8+ лет опыта в области прикладного ИИ, ML или разработки программного обеспечения.
- Подтвержденный опыт внедрения ML или ИИ-систем в производственную среду в большом масштабе.
- Глубокий опыт работы с системами поиска, извлечения, ранжирования, рекомендаций или ассистентов.
- Глубокое понимание современного глубокого обучения, особенно трансформеров и эмбеддингов.
- Опыт работы с интегрированными LLM или системами, интенсивно использующими знания.
- Опыт разработки фреймворков оценки и метрик для ML-систем.
- Отличные навыки программирования на Python и хотя бы одном из Go, C++ или аналогичных.
- Способность работать в быстро меняющейся, ориентированной на продукт среде с высокой степенью ответственности и автономии.
Желательно
- Опыт работы с крупномасштабными системами поиска или рекомендаций.
- Опыт работы с агентными ИИ-системами (агенты, использование инструментов, автономные рабочие процессы).
- Опыт работы с RAG, многоступенчатым извлечением или использованием инструментов.
- Публикации, участие в open-source проектах или аналогичные сигналы технической глубины и влияния.
