Applied AI Engineer

Fuse Energy — это энергетический стартап, миссия которого — сделать энергию изобильной, доступной и быстрой. Мы объединяем мышление, основанное на фундаментальных принципах, с передовыми технологиями для создания радикально лучшей энергетической системы. Мы привлекли более 200 миллионов долларов от ведущих инвесторов, включая Balderton, Lakestar, Accel, Creandum, Lowercarbon, Ribbit, 20VC, Hummingbird и Collaborative Fund, а также стратегических ангелов, включая Нико Росберга и управляющих партнеров Meta, Revolut, Spotify и Uber. Мы строим полностью интегрированную энергетическую компанию: разрабатываем собственные проекты в области солнечной энергетики, аккумуляторов и других видов генерации, строим собственное оборудование, улучшаем и развиваем сетевую инфраструктуру, торгуем электроэнергией в режиме реального времени, используем ИИ во всех аспектах бизнеса и устанавливаем распределенные источники энергии в домах. Продавая напрямую потребителям, мы устраняем посредников, снижаем затраты и передаем сэкономленные средства нашим клиентам.

Мы создаем передовую команду по ИИ, и эта вакансия для инженера, который хочет применять ИИ для решения реальных задач в энергетике. В качестве инженера по прикладному ИИ вы будете помогать строить нашу "Фабрику продуктов": агентский конвейер, который проходит путь от требований и проектирования до проверки кода, развертывания и мониторинга, с проверкой человеком там, где риск этого требует. Вы также будете внедрять клиентские функции с использованием VLM и LLM, а также создавать инструменты и агентов на базе ИИ, которые повысят продуктивность команд Fuse, от службы поддержки до складов и бэк-офиса. Это прикладная инженерная роль, а не чисто исследовательская: вы будете отвечать за то, что вы создадите, от спецификации до продакшена.

• Внедрение ИИ-функций для клиентов, таких как персонализированные рекомендации по энергии и онбординг на основе счетов за электроэнергию
• Создание LLM-приложений и агентов для команд поддержки, инженеров, склада и бэк-офиса, включая многоагентные системы и устойчивые рабочие процессы (например, Temporal)
• Создание сопутствующей инженерной инфраструктуры: облачная инфраструктура, интеграции и контроль доступа, чтобы пользователи и агенты имели доступ только к тому, что им положено
• Ответственность за оценку: наборы данных, эталонные ответы, проверка человеком и LLM-судьями, A/B-тесты. Уметь определить, помогло ли изменение
• Выбор моделей по производительности, задержке и стоимости, а также пересмотр выбора по мере совершенствования моделей
• Работа с командами трейдинга, эксплуатации и бэк-офиса, чтобы модели отражали рыночные условия в реальном времени, цены на энергию, прогнозы спроса и погоды
• Мониторинг ИИ-систем в продакшене и обеспечение их надежности

• Более 3 лет опыта, требования варьируются в зависимости от уровня роли
• Опыт полного цикла владения прикладной ИИ-системой, желательно в стартапе или небольшой команде, и способность объяснить, что пошло не так и как вы узнали, что все работает
• Программный инженер, перешедший в прикладной ИИ, или ML-инженер, который пишет продакшн-код. Мы ценим оба варианта
• Отличное знание Python (или аналогичного языка) и опыт развертывания LLM или VLM в продакшене
• Глубокое понимание облачных технологий, контейнеризации и масштабируемых ИИ-приложений
• Аналитический склад ума, строгость и способность быстро учиться. Вам не обязательно знать наши конкретные инструменты, достаточно уметь их осваивать
• Бонус: PyTorch или TensorFlow; прогнозирование, моделирование спроса и погоды; энергетические рынки и трейдинг; тонкая настройка или RL; конвейеры обработки изображений, документов или NLP; среды выполнения агентов

• Конкурентоспособная заработная плата и право на получение опционов
• Полугодовая бонусная схема
• Полностью оплачиваемая техника, соответствующая вашим потребностям
• Частная медицинская страховка
• Пособие на завтрак и ужин для сотрудников, работающих в офисе

Поскольку мы нанимаем сотрудников по всему миру, льготы могут различаться в зависимости от местоположения.