Senior AI Engineer

Tebi создает первую систему управления ресторанами с подключением (Connected Restaurant Management System), которая обеспечивает бесперебойную работу заведений. На единой платформе Tebi объединяет продажи, бронирование, приготовление на кухне, оплату и все данные, которые питают эти процессы, создавая плавное обслуживание и интуитивно понятную аналитику. Основанная Арнаутом Схёйффом, соучредителем Adyen, и поддержанная финансированием в размере 50 миллионов евро от Index Ventures & CapitalG, Tebi создана в первую очередь для индустрии гостеприимства. Тысячи ресторанов, кафе, баров и кофеен в Нидерландах, Великобритании, Италии, Испании, Германии, Дании и Финляндии уже любят работать на Tebi.

О РОЛИ:

Мы ищем старшего инженера по ИИ (Senior AI Engineer), который будет создавать и управлять агентами, лежащими в основе Tebi OS. Вы будете проектировать, запускать, оценивать и масштабировать наши продуктовые агенты, а также конвейеры данных, инструменты и инфраструктуру, которые делают их надежными в производственной среде.

Идеальный кандидат начинал с инженерии данных или машинного обучения, а затем перешел к инженерии ИИ, создавая агентов на основе LLM для реальных пользователей. Вам нравится превращать «грязные» финансовые и операционные данные в контекст, который агент может уверенно анализировать и использовать, и вы увлечены решением продуктовых задач с помощью ИИ.

Вы будете тесно сотрудничать с отделами продукта и разработки, чтобы предоставить интеллектуальные инструменты командам в сфере гостеприимства. Это может быть агент, который в режиме реального времени отвечает на вопросы о финансах ресторана, агент, который автоматизирует повторяющиеся задачи в бэк-офисе, или внутренние инструменты, которые помогают нам работать быстрее.

Люди, которые добиваются успеха в Tebi, — независимые, любознательные и увлеченные индустрией гостеприимства. Если это вам близко, мы можем подойти друг другу. Узнайте больше о том, как мы работаем, из нашего «Рецепта» здесь: .

Рестораны и другие торговцы используют различные программные системы, такие как POS (Point of Sale), системы бронирования, KDS (Kitchen Display Systems), платежные системы, системы управления запасами, системы управления персоналом и так далее. Все эти системы должны взаимодействовать друг с другом, чего они часто не делают. Это хаос, и мы его исправляем.

От покупки круассана в кафе до ужина с друзьями — это глобальный рынок стоимостью более 4 триллионов евро, являющийся критически важной частью повседневной жизни в современной экономике.

Как мы используем ИИ в Tebi

Мы используем ИИ так же, как наши клиенты используют Tebi, — чтобы устранить трения и быстрее перейти к главному. Мы верим в мир, где ИИ повышает качество, эффективность и скорость.

В Tebi ИИ — это не политика или галочка, это просто часть нашей работы. Он помогает нам писать, анализировать, строить и улучшать, но не принимает окончательного решения. Если существует более умный способ что-то сделать, мы хотим его найти.

• Проектирование, создание и эксплуатация производственных агентов: оркестровка, вызов инструментов и функций, управление памятью, многошаговое рассуждение и интеграция с бэкэнд-сервисами Tebi
• Создание основ данных, на которых полагаются агенты, включая конвейеры реального времени и пакетной обработки финансовых и операционных данных, уровни извлечения информации и хорошо смоделированные наборы данных, которые агенты могут безопасно и точно запрашивать
• Преобразование API и внутренних сервисов в четко определенные инструменты для агентов и управление контрактами между агентами и остальной частью платформы
• Настройка оценки поведения агентов: оффлайн-наборы для оценки, LLM-как-судья и человеческий обзор, регрессионное тестирование изменений в запросах и моделях, а также циклы обратной связи, которые улучшают агентов с течением времени
• Обеспечение наблюдаемости агентов в производственной среде путем отслеживания сеансов, вызовов инструментов и вызовов моделей, а также мониторинга задержки, стоимости, частоты ошибок и качества
• Сотрудничество с продуктовыми командами для определения областей, где агенты могут существенно улучшить клиентский опыт или внутренние рабочие процессы, и четкое определение того, где они не могут этого сделать
• Обеспечение безопасной и ответственной обработки данных агентами с разумными механизмами контроля, управления доступом и защитой от внедрения запросов и утечки данных

• Более 7 лет опыта в разработке программного обеспечения с прочной базой в области инженерии данных или машинного обучения
• Практический опыт создания и запуска LLM-агентов в производственной среде, а не только прототипов. Вы сталкивались с ненадежными вызовами инструментов, вышедшими из-под контроля циклами, галлюцинирующими аргументами и лимитами токенов, и у вас есть свое мнение о том, как с ними справляться
• Глубокие знания моделирования данных и хранилищ данных, а также опыт в области приема, преобразования данных и обеспечения качества данных
• Отличное знание SQL и опыт работы с инструментами конвейерной обработки данных (например, Airflow, dbt) и аналитическими или облачными платформами данных (например, ClickHouse, BigQuery, Snowflake)
• Опыт оценки и мониторинга LLM-систем, а также понимание полного жизненного цикла от экспериментирования до развертывания и постоянного улучшения
• Навыки бэкэнд-разработки: вы уверенно строите конечную точку API, которая предоставляет результаты работы агента фронтенду, или сервис, который агент вызывает в качестве инструмента
• Четкая коммуникация, включая способность объяснять компромиссы между задержкой, стоимостью, точностью и сложностью продуктовым партнерам
• Продуктовое мышление. Вас волнует, как ваша работа воспринимается пользователями, и вы готовы лично встречаться с клиентами, чтобы понять их потребности

Эта роль, вероятно, не для вас, если вы использовали ИИ-агентов для улучшения своих повседневных рабочих процессов, но не создавали агентов в производственной среде.

• Акции стартапа
• Конкурентная заработная плата
• Обед предоставляется в офисе
• Мероприятия по сплочению команды
• Неограниченный отпуск