Формируйте будущее вместе с Dun & Bradstreet
В Dun & Bradstreet мы верим, что данные обладают силой создавать лучшее завтра. Как мировой лидер в области данных и аналитики для принятия бизнес-решений, мы помогаем компаниям по всему миру расти, управлять рисками и внедрять инновации. Начиная с 1841 года, предприятия доверяют нам, превращая неопределенность в возможности. Мы — разнообразная, глобальная команда, которая ценит креативность, сотрудничество и смелые идеи. Готовы ли вы оказать влияние и помочь сформировать будущее? Присоединяйтесь к нам! Изучите возможности на dnb.com/careers.
Инженер по ИИ будет проектировать, внедрять и развертывать готовые к эксплуатации решения в области ИИ, которые обеспечат интеллектуальную автоматизацию и укрепят возможности бизнеса. Роль фокусируется на создании модульных, масштабируемых агентурных приложений с использованием как открытых, так и проприетарных больших языковых моделей, с практическим внедрением с помощью LangChain. Инженер по ИИ II будет разрабатывать многократно используемые компоненты, конвейеры данных, возможности извлечения информации и стратегии оптимизации производительности, сотрудничая при этом с бизнес-, продуктовыми, данными и технологическими командами.
Ключевые обязанности:
- Проектирование, внедрение и развертывание агентов ИИ и решений генеративного ИИ с использованием Python, с практическим применением LangChain и связанных с ним фреймворков оркестрации.
- Создание модульных, масштабируемых и многократно используемых компонентов агентов, включая память, планирование, использование инструментов, извлечение информации и мультимодальные возможности.
- Разработка решений с дополненным извлечением генерации (RAG) с использованием встраиваний (embeddings), векторных баз данных и корпоративных источников данных.
- Интеграция открытых и проприетарных больших языковых моделей и оценка подходящей модели для каждого бизнес-сценария.
- Сотрудничество с командами исследований, управляемых услуг, продуктовыми, данными и технологическими командами для преобразования бизнес-потребностей в практические решения в области ИИ.
- Прототипирование и оценка поведения агентов, стратегий подсказок (prompt strategies), подходов к обучению и рабочих процессов вызова инструментов (tool-calling).
- Создание и поддержка масштабируемых конвейеров данных и API, которые поддерживают разработку, оценку, развертывание и мониторинг ИИ.
- Сравнение производительности решений, выявление узких мест и внедрение улучшений в области качества, надежности, задержки и стоимости.
- Внедрение наблюдаемости (observability), тестирования, оценки, защитных механизмов (guardrails) и мониторинга для поддержки надежной и ответственной поставки ИИ.
- Поддержание практик CI/CD и MLOps/LLMOps для контролируемой и повторяемой поставки возможностей ИИ.
- Соблюдение требований к управлению данными, безопасности, конфиденциальности и интеллектуальной собственности на протяжении всего жизненного цикла решения.
- Четкое изложение технических концепций как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам и вклад в обмен знаниями.
Ключевые навыки:
- Степень бакалавра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, науки о данных, инженерии или смежной области; предпочтительна степень магистра.
- 5-8 лет соответствующего опыта в области инженерии ИИ/МО, разработки программного обеспечения, науки о данных или смежной технической области.
- Подтвержденный практический опыт внедрения решений в области ИИ с использованием LangChain. Опыт должен включать создание и развертывание работающих решений, а не только теоретические знания.
- Опыт программирования на Python и опыт разработки API, многократно используемых сервисов и конвейеров данных.
- Практические знания агентурных паттернов ИИ, RAG, инженерии подсказок (prompt engineering), встраиваний (embeddings), векторных баз данных, оценки моделей и вызова инструментов (tool calling).
- Опыт работы с одной или несколькими облачными платформами, такими как Azure, AWS или GCP, и технологиями контейнеризации, такими как Docker или Kubernetes.
- Опыт работы с практиками CI/CD, MLOps или LLMOps, включая тестирование, развертывание, мониторинг и контролируемые выпуски.
- Способность объяснять технические решения, решать неоднозначные бизнес-проблемы и эффективно сотрудничать с кросс-функциональными заинтересованными сторонами.
- Мышление, ориентированное на ответственность (ownership mindset), любознательность, проактивное решение проблем и стремление к непрерывному обучению и сотрудничеству.
- Свободное владение английским языком и любым дополнительным языком, релевантным для рынка труда, где это применимо.
Все вакансии Dun & Bradstreet можно найти на jobs.lever.co/dnb. Официальная переписка от Dun & Bradstreet будет осуществляться с адреса электронной почты, оканчивающегося на @dnb.com.
