Должность: Старший инженер по искусственному интеллекту/машинному обучению
Компания: N-iX
Местоположение: Европа / Украина
Мы ищем Старшего инженера по искусственному интеллекту/машинному обучению для проектирования, разработки и улучшения решений на базе ИИ в экосистеме Palantir Foundry и AIP.
В этой роли вы будете отвечать за разработку готовых к производству решений на основе машинного обучения и LLM, от понимания бизнес-потребностей и изучения данных до проектирования технических подходов, внедрения решений и их интеграции в рабочие процессы Foundry. Вы будете тесно сотрудничать с инженерами данных, бизнес-аналитиками и экспертами предметной области, участвовать в принятии технических решений и помогать в установлении лучших практик для создания масштабируемых и надежных решений в области ИИ.
Ключевые обязанности:
- Проектирование и разработка решений в области ИИ/МО для прогнозной аналитики, классификации, прогнозирования, автоматизации и рабочих процессов с поддержкой ИИ в Palantir Foundry с использованием Python, объектов Ontology, конвейеров и рабочих процессов.
- Проектирование, реализация, оценка и оптимизация решений LLM/NLP и RAG с использованием Palantir AIP, включая prompt engineering, embeddings, стратегии извлечения данных, векторный поиск и обработку текста.
- Ответственность за полный жизненный цикл решений в области ИИ, от экспериментирования и разработки моделей до развертывания, мониторинга и постоянного улучшения.
- Сотрудничество с инженерами данных для понимания источников данных, обеспечения качества данных и проектирования эффективных и масштабируемых подходов к обработке данных.
- Интеграция решений в области ИИ в производственные рабочие процессы и их оптимизация по точности, надежности, задержке, масштабируемости и экономической эффективности.
- Внесение вклада в техническую архитектуру и проектные решения, включая выбор моделей, фреймворков и инструментов; проактивное выявление технических рисков, возможностей для улучшения и проактивное предложение решений.
- Взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами и экспертами предметной области для преобразования бизнес-потребностей в практичные, масштабируемые и готовые к производству решения в области ИИ, четко коммуницируя технические решения и ограничения моделей.
- Выявление технических рисков, ограничений и возможностей для улучшения, а также проактивное предложение решений.
Требования:
- 4+ года опыта работы в области машинного обучения, инженерии ИИ, прикладной науки о данных или смежных областях.
- Сильные навыки программирования на Python и практический опыт работы с ML-фреймворками, такими как scikit-learn, XGBoost, TensorFlow или PyTorch.
- Сильный практический опыт работы с LLM, NLP или GenAI приложениями, включая prompt engineering, embeddings, обработку текста, суммаризацию или аналогичные варианты использования.
- Солидный практический опыт проектирования и внедрения архитектур RAG, векторных баз данных и стратегий извлечения данных.
- Глубокое понимание жизненного цикла МО, включая подготовку данных, инжиниринг признаков, разработку моделей, оценку, развертывание и мониторинг.
- Опыт работы как со структурированными, так и с неструктурированными данными, включая табличные данные, временные ряды, текст и документы.
- Способность самостоятельно анализировать неоднозначные проблемы, предлагать технические подходы и доводить решения от концепции до реализации.
- Сильные коммуникативные навыки, способность объяснять концепции ИИ, технические решения и поведение моделей нетехническим стейкхолдерам.
- Английский язык на уровне Upper-Intermediate или выше.
Желательно:
- Опыт работы с Foundry Ontology, Object Builders и Code Repositories.
- Опыт работы в сфере Big Pharma или строго регулируемых отраслях.
- Знание лучших практик защиты данных, соответствия требованиям и безопасности в приложениях ИИ.
- Знакомство с облачными платформами (AWS, GCP или Azure) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes)
Мы предлагаем*:
- Гибкий формат работы — удаленно, в офисе или смешанный.
- Конкурентоспособная заработная плата и хороший компенсационный пакет.
- Персонализированный карьерный рост.
- Инструменты профессионального развития (программа наставничества, технические доклады и тренинги, центры компетенций и др.).
- Активные технологические сообщества с регулярным обменом знаниями.
- Компенсация расходов на обучение.
- Памятные подарки к юбилеям.
- Корпоративные мероприятия и тимбилдинги.
- Другие преимущества, специфичные для региона.
*не применимо для фрилансеров
