Director, AI & Agentic Engineering

Вы мыслите как управленческий консультант, преуспеваете в стартап-среде и не можете перестать думать о пересечении данных, технологий и маркетинга? В Artefact работает более 2000 сотрудников, офисы на пяти континентах и клиенты мирового класса, такие как Samsung, L’Oreal и Mattel. Artefact — это консалтинговая фирма, которая превращает данные в ценность и бизнес-воздействие. Мы недавно запустились в США с офисами в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе, и мы хотим, чтобы вы присоединились к нам как неотъемлемая часть нашей основной команды!

Кто мы Artefact, основанная и со штаб-квартирой в Париже, — это консалтинговая фирма нового поколения, специализирующаяся на консалтинге в области данных, аналитики и ИИ, призванная трансформировать данные в бизнес-воздействие по всей цепочке создания ценности организаций. Мы с гордостью можем сказать, что помогаем нашим клиентам развивать их возможности в области данных и цифровых технологий, и что мы также растем параллельно. У нас 2000 сотрудников в 36 офисах, которые сосредоточены на ускорении цифровой трансформации. Наши передовые технологии обработки данных, гибкие методологии ИИ и сплоченные команды лучших бизнес-консультантов, специалистов по данным, ученых по данным, инженеров по данным и цифровых экспертов — все они стремятся принести дополнительную ценность каждому клиенту. Мы разрабатываем решения на основе данных для удовлетворения конкретных потребностей наших клиентов, всегда с подходом, ориентированным на бизнес, и с достижением ощутимых результатов. Наши услуги, основанные на данных, построены на глубокой экспертизе в области ИИ, которую мы приобрели благодаря нашей клиентской базе из более чем 1000 компаний по всему миру. Узнайте больше на artefact.com.

Нас объединяют наши ценности и усиливает наш гибридный опыт. Всегда есть путь: Мы из породы тех, кто делает, копает, создает. Потому что идеи ценны только тогда, когда они реализованы. Доверие клиента завоевывается в деле: Удовлетворение потребностей клиента лучше происходит, когда работаешь вместе с ним. Если не используется, то бесполезно: Наша любовь к технологиям проявляется в стремлении к внедрению, истинное мастерство заключается в воздействии. Если не поделено, наша работа не закончена: Обмен знаниями — лучший способ завершить миссию, принося пользу клиентам и коллегам. Мы учимся каждый день: Технологии — это область, где все движется со скоростью света, лучше быть готовым бросить вызов самому себе.

Вы будете руководить командой инженеров и менеджеров по ИИ и машинному обучению, управляя разработкой и внедрением ИИ-решений производственного класса — от классических моделей машинного обучения до приложений на основе LLM — и обеспечивающих их работу конвейеров. Вы будете применять старший технический опыт при принятии архитектурных решений и решений по моделям, тесно сотрудничать с клиентами и бизнес-стейкхолдерами — включая практическую работу по предпродажной подготовке, формированию предложений и разработке решений — и определять, как инжиниринг контекста, конвейеры агентов и практики тонкой настройки будут встроены в каждое решение, отчитываясь перед старшим руководством по ИИ/технологиям о стратегии и приоритетах.

AI & ML Solution Architecture: Руководство проектированием, созданием и оптимизацией производственных ИИ-систем — классических моделей машинного обучения, приложений LLM и агентных систем — обеспечивая масштабируемость, надежность и экономически эффективное применение. Context Engineering: Определение и стандартизация практик инжиниринга контекста — проектирование подсказок и систем, архитектуры RAG, векторные хранилища, управление памятью и вызовы инструментов/функций — чтобы модели получали правильную информацию в нужное время. Harness Engineering: Руководство созданием надежных конвейеров агентов — уровней оркестрации, фреймворков оценки, защитных механизмов и средств наблюдения — которые делают LLM-системы надежными, безопасными и измеримыми в производственной среде. Fine-Tuning Pipelines: Руководство проектированием и эксплуатацией конвейеров тонкой настройки и адаптации моделей — курирование обучающих данных, supervised fine-tuning, оценка и внедрение — для специализации моделей под нужды клиентов. Platform Stack: Архитектурное проектирование и развертывание решений на базе Google Gemini Enterprise и Vertex AI в качестве основного стека, применяя практические знания Microsoft AI Foundry и AWS Bedrock, когда это требуется в контексте клиента. Team Leadership: Управление, наставничество и развитие команды инженеров по ИИ и ML; установление технических стандартов и продвижение лучших практик и обмена знаниями. Pre-Sales & Business Development: Поддержка предпродажной деятельности — оценка объемов работ, создание демонстраций и прототипов, а также представление архитектур решений потенциальным клиентам вместе с командными менеджерами. Machine Learning Modeling: Надзор за разработкой классических и современных моделей ML — предиктивное моделирование, прогнозирование, рекомендации и глубокое обучение — выбор правильного метода для каждой бизнес-задачи, с LLM или без. Contributing to AI Strategy: Сотрудничество со старшим руководством в формировании направления архитектуры GenAI, выборе инструментов и дорожной карты платформы в вашей области.

Идеальный кандидат имеет значительный опыт в разработке программного обеспечения и ИИ с более чем 8-летним стажем, включая не менее 2-3 лет работы над архитектурой LLM, проектированием агентных систем, а также инжинирингом конвейеров и контекста. Сильная экспертиза в инжиниринге генеративного ИИ/LLM — инжиниринг контекста, конвейеры агентов, RAG и агентное кодирование — и в облачной программной архитектуре с подтвержденными развертываниями в производственной среде. Магистр (или выше) в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения или смежной области. Практическое владение агентными SDK (LangGraph/LangChain, Google ADK, Claude Agent SDK), инструментами агентного кодирования (Claude Code, Gemini CLI, Cursor) и современными full-stack фреймворками (TypeScript/React frontend; Python/Node backend). Опыт проектирования облачных архитектур: микросервисы, serverless, контейнеры/Kubernetes, CI/CD и Infrastructure as Code. Глубокое понимание проектирования ИИ-систем: агенты, использование инструментов, конвейеры оценки, защитные механизмы, средства наблюдения и LLMOps. Опыт работы с моделями данных и контекста, а также с конвейерами приема/обработки данных в data lakes и data warehouses, включая стратегии хранения векторов и графов (embeddings, knowledge graphs). Глубокий опыт работы с Google Gemini Enterprise / Vertex AI; базовые практические знания Microsoft AI Foundry и AWS Bedrock. Опыт руководства и развития инженерных команд, а также поддержки предпродажной деятельности: предложения, демонстрации и оценка решений с клиентами. Отличные коммуникативные навыки и готовность к сотрудничеству с различными командами и заинтересованными сторонами. Сильная деловая хватка и интерес к работе, ориентированной на бизнес. Адаптивность и стартап-мышление для успешной работы в динамичной среде.

Ориентировочная базовая компенсация для этой должности начинается с 200 000 долларов США (местоположение: Нью-Йорк). Индивидуальная компенсация определяется навыками, квалификацией и опытом. Кроме того, эта должность дает право на конкурентные льготы.