Staff AI Engineer - US

Должность: Staff AI Engineer - US Компания: Typeform Местоположение: Великобритания (удаленно) / США (удаленно)

Компенсация (Диапазон оплаты): 170 000 – 210 000 USD в год

О нас Typeform — это освежающе иной конструктор форм. Мы помогаем более чем 150 000 компаниям собирать необходимые данные с помощью форм, опросов и викторин, которыми людям нравится пользоваться. Typeform, разработанный так, чтобы выглядеть эффектно и быть простым в заполнении, обрабатывает 500 миллионов ответов ежегодно и интегрируется с такими важными инструментами, как Slack, Zapier и Hubspot. Typeform полностью удаленный по своей природе. Для этой роли мы можем нанимать кандидатов, находящихся в Великобритании, Ирландии, Германии, Португалии, Испании или Нидерландах.

О команде Команда AI Engineering создает системы и возможности для продуктов Typeform на базе ИИ, включая Research Flow — нашу платформу для объединения количественных исследований с более глубокими качественными выводами. Мы используем машинное обучение, большие языковые модели, RAG и агентные системы, чтобы помочь клиентам собирать, понимать и действовать на основе информации более разговорным и персонализированным образом. Через Research Flow это включает помощь клиентам в разработке исследований, проведении разговоров под управлением ИИ с адаптивными последующими вопросами и преобразовании ответов в полезные выводы. Команда отвечает за весь цикл от экспериментирования до продакшена. Это включает разработку ИИ-приложений, оценку, инфраструктуру, развертывание, наблюдаемость, надежность и производительность. Вы будете тесно сотрудничать с менеджерами по продукту, инженерами-программистами, специалистами по данным, инженерами данных и аналитическими командами, чтобы превращать перспективные ИИ-идеи в безопасные, масштабируемые и надежные клиентские решения.

О роли В качестве Staff AI Engineer в Typeform вы будете играть центральную роль в определении технического направления Research Flow и ИИ-систем, поддерживающих наши продукты. Вы возьмете на себя ответственность за сложные инженерные задачи, охватывающие несколько команд, от определения архитектуры и тестирования новых подходов до поставки и эксплуатации производственных систем. Ключевой частью вашей роли будет объединение отдельных ИИ-возможностей в надежное клиентское решение. Ваша зона ответственности будет охватывать генеративные ИИ-приложения, корпоративные RAG-системы, агентные рабочие процессы, оценку моделей, конвейеры машинного обучения и инфраструктуру, необходимую для их надежной работы в масштабе. Это самостоятельная роль, с влиянием, выходящим за рамки одного проекта. Вы будете лидировать посредством технической экспертизы, результатов и сотрудничества, помогая командам принимать обоснованные решения и создавая фундамент, который смогут использовать другие инженеры.

Что вы будете делать

Определять техническое направление Research Flow

• Сотрудничать с руководителями отделов продукта и инженерии для преобразования продуктовых амбиций Research Flow в четкое техническое направление и приоритеты реализации.
• Принимать архитектурные решения в области автоматизированного проектирования исследований, адаптивных бесед и синтеза результатов.
• Выявлять наиболее важные технические ограничения и зависимости и помогать командам решать их на ранних этапах.
• Определять, как ИИ-возможности, потоки данных и сервисы взаимодействуют по мере развития продукта.
• Балансировать потребности немедленной реализации с долгосрочной надежностью, масштабируемостью и поддерживаемостью.

Руководить и реализовывать сложные работы в области AI Engineering

• Брать на себя техническую ответственность за неоднозначные проблемы, от определения проблемы и изучения подходов до реализации в продакшене.
• Разрабатывать и создавать генеративные ИИ-приложения с использованием больших языковых моделей, RAG, векторного поиска, использования инструментов и агентных систем.
• Оставаться в курсе реализации посредством прототипирования, производственного кода, обзоров дизайна и отладки.
• Возглавлять инициативы, требующие координации между отделами продукта, инженерии, науки о данных и инженерии данных.
• Создавать повторно используемые сервисы и API, которые помогают продуктовым командам последовательно предоставлять ИИ-возможности.
• Принимать прагматичные решения о том, когда строить, покупать, упрощать или прекращать применение подхода.

Создавать масштабируемые основы для ИИ

• Руководить архитектурой сервисов и рабочих процессов машинного обучения с использованием Python, Docker, Kubernetes и AWS.
• Проектировать надежные конвейеры для пакетной и потоковой обработки с использованием таких технологий, как Kafka и Airflow.
• Устанавливать шаблоны для поиска, векторного поиска, оркестрации моделей и работы со структурированными и неструктурированными данными.
• Улучшать управление экспериментами, версиями моделей, реестрами и развертываниями с помощью таких инструментов, как MLflow.
• Выявлять и устранять узкие места в производительности, надежности и стоимости наших ИИ-систем.
• Помогать командам выбирать инфраструктуру и инструменты, соответствующие проблеме и которые можно эксплуатировать устойчиво.

Устанавливать стандарты качества ИИ

• Определять стратегии оценки и критерии выпуска для генеративных ИИ-приложений, включая разговорные и аналитические возможности Research Flow.
• Руководить разработкой автоматизированных бенчмарков, охватывающих точность, релевантность, надежность, справедливость, задержку и стоимость.
• Устанавливать способы оценки того, являются ли сгенерированные ИИ последующие вопросы полезными и основаны ли резюме и выводы на ответах участников.
• Руководить улучшениями качества поиска, включая разбиение на части, вложения, выбор контекста и переранжирование.
• Связывать офлайн-оценку с мониторингом продакшена и обратной связью с клиентами для руководства улучшениями.
• Встраивать безопасность, конфиденциальность и защиту от неожиданного поведения моделей в дизайн системы.

Повышать инженерные стандарты в командах

• Устанавливать повторно используемые шаблоны и технические стандарты для создания, оценки, развертывания и эксплуатации ИИ-систем.
• Помогать инженерам рассуждать над сложными техническими решениями и делать компромиссы явными.
• Менторить инженеров и поддерживать других технических руководителей в развитии их ответственности и суждений.
• Улучшать инженерные практики в области тестирования, наблюдаемости, безопасности, реагирования на инциденты и развертывания.
• Достигать согласия по техническим решениям посредством четких предложений, конструктивного обсуждения и доказательств.
• Оценивать соответствующее ИИ-исследование и новые инструменты, а также помогать командам внедрять то, что приносит практическую пользу.

Связывать техническую работу с результатами для клиентов

• Работать с партнерами из отделов продукта и инженерии для определения приоритетов ИИ-инвестиций на основе потребностей клиентов, технической осуществимости и влияния на бизнес.
• Помогать определять измеримые результаты для ИИ-инициатив и использовать их для оценки того, работает ли подход.
• Четко сообщать технические концепции, риски и компромиссы как техническим, так и нетехническим партнерам.
• Вносить вклад в планирование между командами, делая зависимости и последовательность действий ясными.
• Помогать формировать общее направление развития ИИ в Typeform, используя уроки, извлеченные из создания и масштабирования Research Flow.

Что вы принесете

• Значительный опыт создания и эксплуатации систем машинного обучения или ИИ в продакшене с доказательством технического лидерства за пределами ваших собственных проектов.
• Опыт руководства сложными инженерными инициативами в командах, от неоднозначных требований до измеримых результатов в продакшене.
• Сильные навыки Python и программной инженерии, с возможностью напрямую вносить вклад в производственный код.
• Опыт проектирования производственных сервисов и API с использованием таких фреймворков, как FastAPI.
• Практический опыт создания генеративных ИИ-приложений с использованием больших языковых моделей, RAG, использования инструментов или агентных систем.
• Глубокое понимание корпоративных RAG-систем, включая архитектуру поиска, разбиение на части, вложения, переранжирование, оценку и мониторинг.
• Опыт определения подходов к оценке и использования доказательств для принятия решений относительно моделей, архитектуры и выпуска.
• Опыт работы с такими фреймворками, как PyTorch, LangChain, LangGraph или аналогичными технологиями.
• Значительный опыт проектирования и эксплуатации облачных систем с использованием AWS, Docker, Kubernetes, Terraform и практик непрерывной интеграции и развертывания.
• Знакомство с сервисами, такими как AWS SageMaker или AWS Bedrock.
• Опыт работы с событийно-ориентированной обработкой, векторными базами данных и инструментами жизненного цикла машинного обучения, такими как Kafka и MLflow, или сопоставимыми технологиями.
• Опыт настройки наблюдаемости и диагностики производственных проблем с использованием таких инструментов, как Datadog или OpenSearch.
• Здравый подход к балансированию скорости реализации, качества, надежности, масштабируемости, безопасности и стоимости.
• Способность влиять на технические решения в разных командах и добиваться согласия без использования формальной власти.
• Опыт наставничества инженеров и повышения эффективности окружающих команд.

Дополнительно приветствуется

• Опыт работы в компании-разработчике B2B SaaS-продуктов.
• Опыт создания систем разговорного ИИ, адаптивного интервьюирования или автоматизированного анализа и суммирования.
• Опыт работы с текстом, аудио или видео в ИИ-приложениях.
• Опыт развития общих ИИ-инфраструктур или платформ, используемых несколькими продуктовыми командами.
• Опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Airflow или Argo Workflows.
• Знакомство с SQL, Spark, Snowflake или другими технологиями обработки данных.
• Опыт работы с безопасностью ИИ, конфиденциальностью, ответственным ИИ, защитой от инъекций промптов или предотвращением утечек данных.
• Опыт существенного улучшения задержки, надежности или стоимости ИИ-систем, работающих в масштабе.

Никто не любит гадать — поэтому мы открыто говорим о диапазоне заработной платы для этой роли. Помимо базовой ставки, мы предлагаем бонус от 5 до 10% в зависимости от вашего уровня и производительности. Диапазон широк, потому что мы определяем общую компенсацию в зависимости от вашего местоположения, опыта, образования и навыков. Мы также хотим обеспечить справедливую оплату в команде и соответствие рыночным данным — но давайте мы займемся этими деталями. Мы стремимся к ясности и честности, поэтому не стесняйтесь задавать нам любые вопросы по ходу дела.

Диапазон оплаты 170 000 — 210 000 USD

Typeform обеспечивает сотни миллионов взаимодействий каждый год, создавая разговорный, человеко-ориентированный опыт по всему миру. Мы действуем как единая команда, расширяя наши коллективные усилия, ценя уникальную перспективу каждого человека. Это способствует укреплению связей, основанных на уважении, прозрачности и доверии. Мы поддерживаем нашу разнообразную клиентскую базу, предвидя их потребности и решая их проблемы в приоритетном порядке. Стремясь к совершенству, мы предъявляем высокие ожидания к себе и друг к другу, постоянно стремясь к достижению исключительных результатов.

Мы гордимся тем, что являемся работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы ценим разнообразие и решительно выступаем против дискриминации и преследований любого рода — будь то по признаку расы, цвета кожи, родословной, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, возраста, гражданства, семейного положения, инвалидности, гендерной идентичности или выражения, или статуса ветерана. Здесь рады всем.