ML Lead Engineer

О Toloka

В Toloka AI мы создаем данные, которые питают ведущие генеративные модели ИИ и инновации. Мы работаем с передовыми лабораториями, крупными технологическими компаниями, известными стартапами в области ИИ, предприятиями и некоммерческими исследовательскими организациями по всему миру. Мы используем комбинацию Экспертов + Крауд + Технологическая платформа для обучения моделей ИИ рассуждению и оценки их эффективности и безопасности. У нас есть эксперты в более чем 50 различных областях — от врачей и юристов до физиков и инженеров — и мы гордимся одним из самых разнообразных глобальных краудсорсинговых сообществ, **представляющих более 100 стран и говорящих на 40+ языках. Мы — хорошо финансируемый стартап с завидным портфелем клиентов, включая Anthropic, Amazon, Microsoft, Poolside, Recraft и Shopify.

Недавно мы получили стратегические инвестиции под руководством Bezos Expeditions и Nebius Group с участием Михаила Паракхина, CTO Shopify и бортового консультанта ведущих компаний в области генеративного ИИ, который теперь является нашим председателем совета директоров. Наша команда, ориентированная на удаленную работу, глобально распределена по всему миру: США, Великобритания, Нидерланды, Сербия и другие страны.

О позиции

• Руководство прикладными ML-инициативами в подразделении Delivery, интеграция LLM и технологий AI-агентов в активные клиентские проекты с фокусом на Anti-Fraud.
• Оптимизация качества результатов и автоматизация ручных рабочих процессов для масштабирования операционной мощности и улучшения бизнес-маржи.

Основные результаты, которые вы будете достигать

• Повышение автоматизации: Достижение двузначного процентного улучшения на каждого клиента путем замены ручных шагов надежными LLM/агентскими конвейерами.
• Качество и надежность: Повышение показателей принятия клиентами и сокращение повторной работы за счет автоматизированных LLM-проверок и систем оценки.
• Пропускная способность и маржа: Сокращение времени цикла и расширение емкости задач путем продуктообразования повторно используемых компонентов в различных проектах.
• Безопасность и управление: Обеспечение строгих правил и аудируемости решений посредством систематического red-teaming.

Что вы будете делать

• Архитектура решений: Проектирование и развертывание агентских рабочих процессов (использование инструментов, планирование, получение данных, циклы критики) для случаев генерации данных, оценки, anti-fraud и безопасности.
• Автоматизированная оценка: Создание моделей-судей, систем автоматической оценки и конвейеров самопроверки для кодификации критериев приемки в повторяемые проверки.
• Продуктообразование: Создание повторно используемых эталонных архитектур, шаблонов и компонентов для масштабирования доставки по нескольким клиентским счетам.
• Масштабирование на основе ИИ: Интеграция LLM в рабочие процессы исполнителей (предварительная разметка → проверка → эскалация) для устранения операционных издержек и максимального использования экспертных знаний.
• Наблюдаемость: Внедрение производственных фреймворков измерений (KPI задач, дрейф), онлайн A/B-тестов и дашбордов затрат/задержек.
• Взаимодействие с клиентами: Партнерство с Delivery Leads, PMs и клиентскими командами для преобразования бизнес-требований в прагматичные ML-дизайны.
• Техническое руководство: Установление инженерных стандартов для промптов, агентов, конвейеров данных и CI/CD посредством активного ревью кода и дизайна.

Кого мы ищем

• Производственный опыт: Более 5–8+ лет опыта в прикладном ML и разработке LLM с подтвержденной историей запуска агентских рабочих процессов в производство.
• Экспертиза в предметной области: Сильный опыт в создании платформ anti-fraud, систем Trust & Safety или фреймворков обнаружения аномалий в реальном времени.
• Ориентация на результат: Прагматичный подход, позволяющий преобразовывать расплывчатые потребности проекта в выполнимые решения, определяемые строгими сроками и измеримыми KPI.
• Контроль качества ИИ: Обширный опыт в создании автоматизированных конвейеров оценки и систем оценки для поддержания единообразия в масштабе.
• Автоматизированный подход: Естественное стремление к автоматизации с подтвержденным опытом выявления и оптимизации ручных операций для повышения пропускной способности и маржи.
• Системная архитектура: Навыки в прагматичной инженерии, приоритет простым, наблюдаемым и эффективным дизайнам, соответствующим целям по задержкам и затратам.
• Практический инжиниринг: Технический профиль, включающий продвинутое владение Python и способность лично настраивать агентов и промпты в живых системах.

Что мы можем предложить

• Вы станете частью международного, динамичного сообщества, которое стимулирует инновации и устанавливает новые стандарты в секторе ИИ и технологий.
• Конкурентоспособный компенсационный пакет, включающий базовую зарплату, бонусы и ESOP.
• Оплачиваемый PTO и льготы будут зависеть от местоположения.
• Мы предлагаем полностью удаленную или гибридную модель (если вы находитесь в Нидерландах или Сербии).
• Компенсация IT-оборудования и расходов на домашний офис.