Forward-Deployed AI Engineer

Название: Инженер по разработке ИИ на передовой Местоположение: Индия

Почему Bottomline?

Готовы ли вы изменить способ оплаты и получения платежей для бизнеса? Bottomline — мировой лидер в области бизнес-платежей и управления денежными средствами с более чем 35-летним опытом и объемом ежегодных платежей более 16 триллионов долларов. Мы ищем увлеченных специалистов, которые присоединятся к нашей команде и помогут добиться значимых результатов для наших клиентов. Если вы стремитесь радовать клиентов и способствовать росту и инновациям — мы ждем вас в нашей команде!

Описание вакансии: Инженер по разработке ИИ на передовой

Местоположение
Индия (Пуна / Бангалор / Удаленно, Индия)

Подчиняется
Старшему директору по ИИ и данным, Enterprise Data Services (Великобритания)

Уровень
Индивидуальный контрибьютор (3-4 года опыта)

Команда
Enterprise Data Services — AI Engineering

Тип контракта
Постоянный, Полный рабочий день

HRFs
BTF27272, BTF27273

О команде

Enterprise Data Services (EDS) — это функция AI Engineering в Bottomline. Мы не создаем ИИ как вспомогательный инструмент — мы создаем нативные ИИ-решения, где интеллект ЯВЛЯЕТСЯ продуктом. Наша платформа работает на Snowflake, и мы используем нативные возможности Snowflake для ИИ (Cortex AI, Cortex Agents, Cortex Search, Cortex Analyst, ML Functions) для решения бизнес-задач непосредственно на платформе данных, без внешней инфраструктуры ML, без отдельного слоя обслуживания, без передачи задач между командами.

В настоящее время мы выпускаем: агентов прогнозирования оттока, интеллектуальное управление контрактами, автоматизацию отчетности для партнеров, плоскость управления для обеспечения соответствия требованиям и многое другое. Все работает в Snowflake. Все версионируется, тестируется и управляется в производственной среде.

Роль

Мы ищем Инженера по разработке ИИ на передовой (FDE), который сможет решать бизнес-задачи нативно в Snowflake — от инжиниринга признаков до обучения моделей и их внедрения в качестве действующего сервиса. Это не роль создания платформы. Вы не будете проектировать схемы или управлять конвейерами. Вы будете тем человеком, который превращает бизнес-вопросы в работающие ИИ-решения, функционирующие в производственной среде.

Что вы будете делать

• Решать бизнес-задачи (например, риск оттока, склонность к покупке, обнаружение аномалий, интеллектуальный анализ документов) и разрабатывать ИИ-решения с использованием нативных возможностей Snowflake
• Создавать и оценивать ML-модели с использованием Snowflake ML Functions, Snowpark ML и Cortex AI
• Проектировать и внедрять Cortex Agents, которые объединяют запросы структурированных данных с анализом неструктурированных документов
• Создавать фреймворки оценки (золотые наборы данных, LLM-как-судья, циклы человеческой проверки) для доказательства соответствия решений метрикам успеха
• Работать с семантическими представлениями Cortex Analyst для обеспечения доступа к бизнес-данным на естественном языке
• Создавать сервисы Cortex Search для работы с неструктурированными документами (контракты, тикеты поддержки, документация по продуктам и т. д.)
• Сотрудничать с инженерами по ИИ и данным, которые занимаются инфраструктурой платформы; вы сосредоточитесь на науке, они — на «трубах»
• Представлять результаты и рекомендации бизнес-заинтересованным сторонам простым языком
• Участвовать в жизненном цикле ИИ-проектов: определение проблем, проведение исследований (spikes), оценка результатов и итерации

Требования

Обязательно

• 3-4 года опыта работы в области науки о данных, машинного обучения или прикладного ИИ
• Отличное знание Python (pandas, scikit-learn, NumPy), вы мыслите в DataFrame
• Свободное владение SQL, умение писать сложные аналитические запросы, оконные функции, CTE
• Опыт построения моделей классификации или регрессии и их тщательной оценки (точность, полнота, F1, AUC)
• Опыт работы хотя бы с одной из областей: NLP, извлечение документов, рекомендательные системы или обнаружение аномалий
• Комфорт в работе с «грязными» реальными данными — пропущенные значения, несогласованные форматы, множественные источники
• Отличные коммуникативные навыки и умение работать напрямую с заинтересованными сторонами от начала до конца
• Умение четко доносить результаты до нетехнических заинтересованных сторон

Весомое предпочтение

• Опыт работы со Snowflake (Snowpark Python, функции Cortex AI, реестр ML-моделей)
• Опыт работы с LLM в производственной среде (prompt engineering, RAG-архитектуры, оценка генеративных результатов)
• Понимание Cortex Agents, Cortex Search или Cortex Analyst
• Опыт создания наборов для оценки и систематического измерения качества ИИ (не только точности, компромиссы между точностью/полнотой, анализ ошибок)
• Знакомство с инжинирингом признаков для табличных бизнес-данных (клиентские сигналы, паттерны транзакций, атрибуты контрактов и т. д.)

Желательно

• Опыт работы в сфере Fintech, B2B-платежей или B2B SaaS
• Знакомство с A/B-тестированием или методами причинно-следственного вывода
• Опыт использования Streamlit для быстрого прототипирования приложений для работы с данными

Наш технологический стек

• Snowflake (все находится здесь): Cortex AI, Cortex Agents, Cortex Search, Cortex Analyst, Snowpark Python, ML Functions, Dynamic Tables
• Python: pandas, scikit-learn, Snowpark ML, фреймворки оценки
• Управление версиями: Git, развертывание на основе этапов Snowflake (stage-based deployment)
• Визуализация: Streamlit in Snowflake, Cortex Code (IDE), Power BI

Почему эта роль отличается

• Нативный ИИ, а не ИИ-ассистент: Вы будете создавать решения, где ИИ ЯВЛЯЕТСЯ продуктом, а не функцией, прикрепленной к чему-то другому
• Отсутствие налога на ИИ-инфраструктуру: Все работает нативно в Snowflake — никаких Docker, Kubernetes, конечных точек для обслуживания моделей для управления
• Вы будете оказывать влияние на бизнес с первого дня: приоритетный бэклог кандидатов «быстрых побед» ждет, когда кто-то их реализует
• Прямая связь с заинтересованными сторонами: Никаких слоев промежуточного управления между вами и бизнес-задачей
• Современные практики инжиниринга ИИ: Управление жизненным циклом (определение > исследования > создание > оценка > соответствие > внедрение), основанное на оценке, с реальной плоскостью управления

Ваши первые 90 дней

Дни 1-30: Обучение

• Понять платформу Snowflake и возможности Cortex AI
• Пройти жизненный цикл ИИ-проекта на небольшом кандидате

Дни 30-60: Исследование (Spike)

• Взять на себя первого кандидата ИИ из приоритетного бэклога
• Проводить исследования с ограниченным временем: создать простейшую версию, которая показывает положительный сигнал
• Создать свой первый золотой набор данных для оценки
• Представить результаты исследования команде

Дни 60-90: Создание

• Довести свою исследованную версию до производственного стандарта с надлежащей оценкой
• Пройти этапы соответствия требованиям
• Отправить первое ИИ-решение в производство

Мы приветствуем таланты на всех этапах карьеры и стремимся понимать и поддерживать дополнительные потребности. Мы гордимся тем, что являемся работодателем с равными возможностями, и стремимся создавать инклюзивную и открытую среду для всех.