О работе
Вы мыслите как консультант по управлению, преуспеваете в стартап-среде и не можете перестать думать о пересечении данных, технологий и маркетинга?
Имея более 2000 сотрудников, офисы на пяти континентах и клиенты мирового уровня, такие как Samsung, L’Oreal и Mattel, Artefact — это консалтинговая фирма, которая превращает данные в ценность и бизнес-эффект. Мы недавно запустились в США с офисами в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе, и мы хотим, чтобы вы присоединились к нам в качестве неотъемлемой части нашей основополагающей команды!
Кто мы
Основанная и со штаб-квартирой в Париже, Artefact — это консалтинговая фирма нового поколения, специализирующаяся на консалтинге в области данных, аналитики и искусственного интеллекта, призванная преобразовывать данные в бизнес-эффект на 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 искусственного интеллекта и сплоченные команды лучших бизнес-консультантов, аналитиков данных, специалистов по данным, инженеров данных 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 ориентированным на бизнес подходом и с ощутимыми результатами. Наши услуги, основанные на данных, построены на глубокой экспертизе в области искусственного интеллекта, которую мы приобрели благодаря нашей клиентской базе из более чем 1000 клиентов по всему миру.
Узнайте больше на artefact.com.
Чем вы будете заниматься
Вы будете руководить командой инженеров и менеджеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения, отвечая за проектирование и внедрение производственных решений на основе искусственного интеллекта — от классических моделей машинного обучения до приложений на основе LLM — и конвейеров, которые их обеспечивают. Вы будете использовать свой опыт в области технических решений для архитектурных решений и выбора моделей, тесно сотрудничать с клиентами и бизнес-заинтересованными сторонами — включая практическую предпродажную работу по формированию предложений и проектированию решений — и определять, как контекстная инженерия, фреймворки агентов и методы дообучения будут встроены в каждое решение, при этом отчитываясь перед высшим руководством в области искусственного интеллекта/технологий о стратегии и приоритетах.
- Архитектура решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения: Руководство проектированием, созданием и оптимизацией производственных систем искусственного интеллекта — классических моделей машинного обучения, приложений LLM и систем агентов — обеспечивая масштабируемость, надежность и экономически эффективное применение.
- Контекстная инженерия: Определение и стандартизация практик контекстной инженерии — проектирование промптов и систем, архитектур RAG, векторных хранилищ, управления памятью и вызова инструментов/функций — чтобы модели получали правильную информацию в нужное время.
- Инженерия фреймворков агентов: Руководство созданием надежных фреймворков агентов — слоев оркестровки, фреймворков оценки, защитных механизмов и наблюдаемости — которые делают системы LLM надежными, безопасными и измеримыми в производственной среде.
- Конвейеры дообучения: Руководство проектированием и эксплуатацией конвейеров дообучения и адаптации моделей — подготовка данных для обучения, контролируемое дообучение, оценка и развертывание — для специализации моделей под конкретные случаи использования клиентов.
- Стек платформы: 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 контекстом клиента.
- Руководство командой: Управление, наставничество и развитие команды инженеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения; установление технических стандартов и продвижение лучших практик и обмена знаниями.
- Предпродажная деятельность и развитие бизнеса: Поддержка предпродажной деятельности — определение объема работ, создание демо-версий и прототипов, а также представление архитектур решений потенциальным клиентам совместно с командами по работе с клиентами.
- Моделирование машинного обучения: Надзор за разработкой классических и современных моделей машинного обучения — предиктивное моделирование, прогнозирование, рекомендательные системы и глубокое обучение — выбор правильной методики для каждой бизнес-задачи, будь то LLM или нет.
- Вклад в стратегию ИИ: Партнерство с высшим руководством для формирования направления архитектуры GenAI, выбора инструментов и дорожной карты платформы в вашей области.
Что мы ищем
- Идеальный кандидат имеет обширный опыт в области разработки программного обеспечения и искусственного интеллекта с более чем 8-летним стажем, включая не менее 2-3 лет работы над архитектурой LLM, проектированием систем агентов, а также контекстной инженерией и фреймворками.
- Глубокие знания в области генеративного искусственного интеллекта/инженерии LLM — контекстной инженерии, фреймворков агентов, RAG и программирования агентов — а также в облачной архитектуре программного обеспечения с подтвержденным опытом развертывания в производственной среде.
- Степень магистра (или выше) в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области.
- Практическое владение SDK для агентов (LangGraph/LangChain, Google ADK, Claude Agent SDK), инструментами для программирования агентов (Claude Code, Gemini CLI, Cursor) и современными полнофункциональными фреймворками (фронтенды TypeScript/React; бэкенды Python/Node).
- Опыт проектирования облачных архитектур: микросервисы, бессерверные вычисления, контейнеры/Kubernetes, CI/CD и инфраструктура как код.
- Твердое понимание проектирования систем ИИ: агенты, использование инструментов, фреймворки оценки, защитные механизмы, наблюдаемость и LLMOps.
- Опыт работы с моделями данных и контекста, а также конвейерами приема/обработки данных в озерах данных и хранилищах данных, включая стратегии векторного и графового хранения (эмбеддинги, графы знаний).
- 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: составление предложений, демонстрации и определение объема работ с клиентами.
- Отличные коммуникативные навыки и готовность к сотрудничеству между командами и с заинтересованными сторонами.
- Сильная деловая хватка с интересом к работе, ориентированной на бизнес.
- Адаптивность и стартап-мышление для преуспевания в динамичной среде.
Предпочтительно:
- Опыт работы с многоагентными системами, протоколами вызова инструментов (например, MCP) и инструментами для наблюдаемости/оценки LLM
- Экосистема Google Gemini Enterprise (Vertex AI, Agent Builder) как основной стек; базовые знания Microsoft AI Foundry и AWS Bedrock
Почему стоит присоединиться к нам
Нас объединяют наши ценности и укрепляет наш гибридный опыт.
- Всегда есть способ: Мы из породы исполнителей, копателей, создателей. Потому что идеи ценны только тогда, когда они реализованы.
- Доверие клиента завоевывается в деле: Удовлетворение потребностей клиентов лучше происходит, когда мы находимся рядом с ними.
- Если не используется, то бесполезно: Наша любовь к технологиям проявляется в сильном желании их внедрять, истинное мастерство заключается во влиянии.
- Если не поделено, наша работа не сделана: 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 себе вызов.
Ориентировочная базовая компенсация для этой должности начинается от 200 000 долларов США (для местоположения в Нью-Йорке). Индивидуальная компенсация определяется навыками, квалификацией и опытом. Кроме того, эта должность дает право на конкурентоспособные льготы.
