В Machine Learning Reply мы помогаем организациям внедрять передовые технологии искусственного интеллекта в реальные приложения и масштабируемые цифровые продукты.
Чтобы укрепить нашу команду, мы ищем инженера по разработке приложений ИИ (AI Application Engineer), который любит создавать решения на базе ИИ и интеллектуальные функции продуктов, используя современные технологии машинного обучения и генеративного ИИ.
В то время как наши инженеры по генеративному ИИ (GenAI Engineers) фокусируются на разработке моделей и архитектурах ИИ, инженеры по разработке приложений ИИ (AI Application Engineers) фокусируются на создании клиентских ИИ-приложений и превращении возможностей ИИ в масштабируемые продукты.
В этой роли вы будете работать на стыке инженерии ИИ, бэкенд-разработки, разработки продуктов и облачного развертывания, создавая готовые к эксплуатации ИИ-системы, которые создают реальную бизнес-ценность.
Задачи
В качестве инженера по разработке приложений ИИ вы будете проектировать и создавать приложения и продуктовые функции на базе ИИ для корпоративных клиентов.
Ваши проекты могут включать:
- Проектирование и разработка ИИ-приложений, таких как корпоративные ассистенты, ИИ-копилоты, платформы семантического поиска и системы интеллектуальной автоматизации
- Создание приложений на базе LLM с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG) и современных ИИ-фреймворков
- Разработка комплексных ИИ-продуктов, интеграция LLM API, корпоративных источников данных и бэкенд-сервисов
- Проектирование масштабируемых микросервисов и API для интеграции возможностей ИИ в корпоративные платформы
- Реализация систем векторного поиска, конвейеров эмбеддингов и систем извлечения знаний
- Быстрое прототипирование ИИ-продуктовых функций и Proof-of-Concepts и их эволюция в производственные системы
- Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами ИИ и корпоративными клиентами для разработки эффективных ИИ-решений
- Развертывание ИИ-систем на облачных платформах и в производственных средах с использованием современных DevOps-практик
- Обеспечение надежности, масштабируемости и наблюдаемости ИИ-сервисов посредством CI/CD конвейеров, мониторинга и контейнеризированных развертываний
Преимущества
- Работа в открытой и коллаборативной среде в рамках глобальной сети Reply, создание ИИ-приложений нового поколения и интеллектуальных цифровых продуктов
- Сотрудничество с междисциплинарными командами, включая инженеров ИИ, разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным из различных отраслей, таких как банковское дело, страхование, автомобилестроение и розничная торговля
- Очень активная социальная программа, включающая оплачиваемое обучение, конференции, сообщества по интересам, хакатоны и Reply XChange
- Денежные льготы включают: пакет мобильности, субсидия на спортзал и WellPass, схема страхования и пенсионного обеспечения, корпоративный сберегательный план, пособие на детский сад и уход за детьми
- Гибкий график работы между домашним офисом, возможностью работать из любой точки ЕС (workation), работой в офисе в нашем офисе в центре Мюнхена с доступом к Stammstrecke, и выездами к клиентам
Требования
- Степень в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных или сопоставимой технической области
- Убедительные навыки общения и презентации на немецком и английском языках для участия в семинарах на обоих языках
- Сильные навыки программирования на Python и в современных бэкенд-фреймворках
- Опыт создания приложений с использованием технологий ИИ, машинного обучения или генеративного ИИ
- Знакомство с Retrieval-Augmented Generation (RAG) и векторными базами данных
- Знакомство с облачными платформами, такими как AWS, Azure или GCP
- Прямое взаимодействие с корпоративными клиентами для понимания их бизнес-задач и выявления возможностей для высокоэффективных решений на базе ИИ
Приветствуется
- Опыт проведения технических семинаров или сессий по проектированию решений
- Опыт разработки API, микросервисов и масштабируемых бэкенд-систем, включая векторные базы данных
- Опыт работы с контейнеризацией и DevOps-практиками (Docker, CI/CD конвейеры, Kubernetes или аналогичные)
- Опыт работы с фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex или HuggingFace
- Опыт развертывания ИИ-сервисов в облачных средах
- Знание observability в области ИИ, мониторинга и оценки LLM-систем
Примерные проекты, над которыми вы можете работать
- Корпоративные ИИ-ассистенты знаний
- ИИ-копилоты для внутренних бизнес-инструментов
- Платформы семантического поиска для корпоративных данных
- Системы обработки документов на базе LLM
- ИИ-агенты и системы автоматизации для корпоративных рабочих процессов
