Machine Learning Engineer, Assistant Quality

О Glean: Glean — это платформа Work AI, которая помогает всем работать умнее с помощью ИИ. То, что начиналось как самый продвинутый в отрасли поиск для корпоративных пользователей, превратилось в полномасштабную экосистему Work AI, обеспечивающую интеллектуальный поиск, AI-ассистента и масштабируемых AI-агентов на одной безопасной, открытой платформе. Имея более 100 корпоративных коннекторов SaaS, гибкий выбор LLM и надежные API, Glean предоставляет организациям инфраструктуру для управления, масштабирования и настройки ИИ во всем их бизнесе — без привязки к поставщику или дорогостоящих циклов внедрения. В основе Glean лежит переосмысление того, как предприятия находят, используют и действуют на основе знаний. Его Enterprise Graph и Personal Knowledge Graph отображают взаимосвязи между людьми, контентом и активностью, предоставляя глубоко персонализированные, контекстно-зависимые ответы для каждого сотрудника. Эта основа обеспечивает работу агентурных возможностей Glean — AI-агентов, которые автоматизируют реальную работу в командах, получая доступ к самому широкому спектру данных в отрасли: корпоративных и мировых, структурированных и неструктурированных, исторических и в реальном времени. Результат: измеримое влияние на бизнес благодаря ускоренному онбордингу, сэкономленным часам производительности каждую неделю и более умным, безопасным решениям на всех уровнях. Признанная Fast Company одной из самых инновационных компаний мира (топ-10, 2025), CNBC’s Disruptor 50, Bloomberg’s AI Startups to Watch (2026), Forbes AI 50 и Gartner’s Tech Innovators in Agentic AI, Glean продолжает ускорять свое глобальное влияние. Имея клиентов в более чем 50 отраслях и более 1000 сотрудников в более чем 25 странах, мы помогаем крупнейшим мировым организациям сделать каждого сотрудника владеющим ИИ и превращаем сверхинтеллектуальное предприятие из концепции в реальность. Если вы хотите повлиять на то, как устроен мир, вы будете помогать создавать системы, ежедневно используемые в Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, GitHub и многих других. Вы будете глубоко погружены в то, где люди выполняют свою работу. Вы будете внедрять агентурные возможности на открытом, расширяемом стеке, с мастерством и заботой, необходимыми для корпоративного доверия, поскольку мы привносим Work AI каждому сотруднику в каждой компании. О роли: Glean ищет инженера машинного обучения для повышения качества нашего AI-ассистента и автономных агентов. Эта роль находится на стыке производственного машинного обучения, систем на базе LLM и продуктовой разработки, с акцентом на создание, оценку и итерацию по пользовательским сценариям ассистента, которые полезны, надежны и основаны на реальных корпоративных рабочих процессах. Вы будете работать над прикладными задачами, связанными с качеством агентов, оценкой, персонализацией, поиском и оркестрацией. Идеальный кандидат увлечен внедрением производственных систем, а не чистыми исследованиями, и хочет помочь улучшить ассистента Glean со временем за счет более сильных сигналов, более тесных циклов обратной связи и лучшего сквозного качества выполнения. Вы будете: Создавать и улучшать системы на базе ML и LLM, которые повышают качество AI-ассистента и автономных агентов Glean в реальных пользовательских сценариях. Разрабатывать циклы оценки, бенчмаркинга и мониторинга для измерения качества ассистента, качества модели и сквозной производительности системы. Разрабатывать и итерировать сигналы, подсказки, рабочие процессы и логику, управляемую моделями, которые улучшают качество рассуждений, планирования, персонализации и выполнения задач. Работать над такими областями, как RAG, семантический поиск, системы рекомендательного типа, пост-тренировка или обучение с подкреплением, и оркестрация агентов, где они существенно улучшают результаты продукта. Взаимодействовать с коллегами из продуктовой, дизайнерской и инженерной команд для понимания проблем клиентов и быстрого выпуска высококачественных производственных систем. Вносить вклад в инфраструктуру данных и ML, необходимую для поддержки надежного экспериментирования, оффлайн- и онлайн-оценки, а также непрерывного улучшения моделей. О вас: Более 2 лет опыта работы в индустрии машинного обучения, прикладного ИИ или разработки программного обеспечения со значительным владением ML. Сильные практические навыки программирования и опыт внедрения производственных систем, а не только прототипов или исследовательских проектов. Опыт в одной или нескольких из следующих областей: приложения LLM, NLP, поиск, ретривал, рекомендации, фреймворки оценки, агентные системы или персонализация. Уверенность в работе как с моделированием, так и с деталями продуктовой разработки, включая экспериментирование, измерение качества и итерацию в производственной среде. Владение распространенными инструментами ML и сильные фундаментальные знания в области разработки программного обеспечения на таких языках, как Python, Go, Java или C++. Прагматичный, ориентированный на продукт подход. Вы знаете, когда использовать сложные методы ML, а когда простые, надежные системы являются лучшим решением. Проактивный стиль работы с низким уровнем эго и желание быстро учиться в быстро меняющейся среде. Местоположение: Эта должность предполагает гибридный формат работы (4 дня в неделю в нашем офисе в Сан-Франциско). Компенсация и льготы: Стандартный диапазон базовой заработной платы для этой должности составляет от 180 000 до 205 000 долларов США в год. Предлагаемая компенсация будет определяться такими факторами, как местоположение, уровень, знания, навыки и опыт, связанные с работой. Некоторые должности могут иметь право на переменную компенсацию, опционы и льготы. Мы предлагаем комплексный пакет льгот, включая конкурентоспособную компенсацию, медицинское, офтальмологическое и стоматологическое страхование, щедрую политику отпусков и возможность внести свой вклад в ваш пенсионный план 401k для поддержки ваших долгосрочных целей. Присоединившись к нам, вы получите компенсацию на обустройство домашнего офиса, а также ежегодные стипендии на образование и оздоровление для поддержки вашего роста и благополучия. Мы способствуем яркой корпоративной культуре посредством регулярных мероприятий и ежедневно предоставляем здоровые обеды, чтобы вы оставались энергичными и сосредоточенными. Мы стремимся создавать и поддерживать разнообразную, инклюзивную рабочую среду. Мы стремимся привлекать и удерживать людей с широким спектром происхождения, опыта и взглядов, и мы не дискриминируем по признакам пола, этнической принадлежности, сексуальной ориентации, религии, семейного положения, возраста, инвалидности или расы. AI-First Mindset at Glean: В Glean владение ИИ является основой нашей работы, и мы стремимся обеспечить, чтобы каждый новый сотрудник чувствовал себя уверенно, интегрируя ИИ в свою повседневную работу. В рамках процесса собеседования вы выполните краткое упражнение или обсуждение, посвященное ИИ, чтобы мы могли понять, как вы думаете, проектируете и используете ИИ для достижения результатов в вашей роли. Не стесняйтесь ссылаться на любые инструменты, платформы или рабочие процессы, которые вы используете сегодня — предыдущий опыт работы с Glean не требуется. Глобальное уведомление о конфиденциальности данных для кандидатов и соискателей: В зависимости от вашего местоположения, Общий регламент по защите данных (GDPR), Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) или другие законы о конфиденциальности могут регулировать то, как мы обрабатываем данные соискателей. Наше полное уведомление, описывающее, как данные будут обрабатываться в рамках процедуры подачи заявки для соответствующих местоположений, доступно в нашей Политике конфиденциальности. Отправляя свою заявку, вы соглашаетесь на использование и обработку ваших данных по мере необходимости. Заявки и заявители из США подлежат арбитражу споров, как изложено в нашем Соглашении об арбитраже заявителей. Нажав «Отправить заявку», я подтверждаю, что прочитал(а) Глобальное уведомление о конфиденциальности данных и Соглашение об арбитраже заявителей и согласен(на) с условиями.