Тель-Авив-Яфо, Тель-Авив
Данные и BI
Полный рабочий день
Описание
365scores ищет инициативного AI Engineer, который присоединится к нашей команде Core AI. Вы будете отвечать за полный жизненный цикл продукта сквозных генеративных AI-систем — от извлечения данных и проектирования серверной базы данных до оркестрации мультиагентных систем, оценки и мониторинга работы в реальном времени.
Ваша область будет охватывать две высоконагруженные инженерные среды: пакетную обработку с высокой пропускной способностью для глубокого анализа перед матчем и генерацию с ультранизкой задержкой (менее секунды) для потоковой передачи матчей в реальном времени. Вы будете работать с высокой степенью автономии, принимая архитектурные решения и формируя нашу прикладную AI-инфраструктуру.
Обязанности
- Оркестрация и системы мультиагентов: Проектирование, создание и развертывание специализированных LLM-агентов для сортировки данных, генерации контента в реальном времени, многоязычного перевода и автоматической самокритики с использованием агентных фреймворков (например, Google ADK).
- Разработка harness и памяти: Создание фреймворков harness для агентов, управление обработкой состояний сеансов и внедрение масштабируемых архитектур краткосрочной и долгосрочной памяти.
- Рабочие процессы в реальном времени и пакетной обработке: Проектирование двойных AI-рабочих процессов: оптимизация конвейеров перед матчем для аналитической глубины и настройка конвейеров генерации матчей в реальном времени для обеспечения времени отклика менее секунды.
- Маршрутизация моделей и оптимизация затрат: Внедрение интеллектуальной динамической маршрутизации между коммерческими моделями и моделями с открытым исходным кодом (через OpenRouter, AWS, GCP и Databricks) для балансировки задержки, стоимости и качества.
- Инжиниринг данных и RAG: Проектирование надежных схем баз данных и конвейеров данных, которые питают производственные RAG-архитектуры и динамический контекст агентов.
- Оценка и наблюдаемость: Создание автоматических циклов критики (LLM-as-a-judge) для измерения точности выходных данных, при этом внедряя полную наблюдаемость/логирование для отслеживания этапов рассуждений агентов в продакшене.
Требования
- Основы инжиниринга и бэкенда: Сильный опыт в разработке программного обеспечения, архитектуре баз данных и создании масштабируемых серверных решений.
- Прикладной AI и агентные системы: Подтвержденный опыт создания производственных GenAI-приложений, мультиагентных систем и работы с агентными фреймворками.
- AI-ассистированная разработка ПО: Практическое владение инструментами разработки с использованием AI — выбор оптимальной модели для каждой задачи кодирования, предоставление структурированного контекста и избегание непроверенного «вибрационного кодирования».
- Облако и инфраструктура: Практический опыт работы с современными облачными экосистемами (AWS, Databricks или GCP) и развертыванием управляемых LLM-эндпоинтов.
- Инжиниринг промптов и оценка: Глубокое понимание оптимизации промптов, техник кэширования промптов и конвейеров автоматической оценки (Evals).
- Техническая автономия: Опыт самостоятельного обучения, быстрого исследования, бенчмаркинга и внедрения новых фреймворков в быстро меняющейся AI-экосистеме.
Приветствуется-
- Прямой опыт создания систем потоковой передачи событий в реальном времени для спорта или живых медиа.
- Знакомство со специализированными моделями принятия решений (например, TypeSafe AI / Jev) или пользовательскими архитектурами маршрутизаторов.
- Активное участие в разработке инструментов, фреймворков или бенчмарков для оценки агентов с открытым исходным кодом.
- Фанатик спорта — преимущество
