Director, AI Engineering (Data Science)

Мы ищем дальновидного и ориентированного на результат директора по разработке ИИ, который присоединится к нашей команде. На этой старшей должности, предполагающей взаимодействие с клиентами, вы будете отвечать за полный жизненный цикл разработки моделей ИИ, определяя техническую стратегию и обеспечивая переход передовых решений машинного обучения от концепции к производству с акцентом на бизнес-эффект.

Обладая знаниями в области науки о данных и практическим опытом в пользовательской архитектуре трансформеров, вы привнесете авторитет, необходимый для руководства техническими командами. Вы будете работать на стыке управления заинтересованными сторонами и глубокой технической реализации, и вы должны быть одинаково комфортно как при проведении презентаций для старшей аудитории, так и при рассмотрении архитектуры моделей с вашей командой.

Это роль с высоким уровнем влияния и автономности, обладающая значительным организационным влиянием. Вы будете определять дорожную карту ИИ, устанавливать лучшие инженерные практики и продвигать культуру строгого, воспроизводимого и ответственного машинного обучения.

Blend — ведущий поставщик услуг в области ИИ, стремящийся совместно создавать значимое воздействие для своих клиентов с помощью науки о данных, ИИ, технологий и людей. Имея миссию поддерживать смелые видения, Blend решает значительные проблемы, беспрепятственно согласовывая человеческий опыт с искусственным интеллектом. Компания стремится раскрывать ценность и способствовать инновациям для своих клиентов, используя людей мирового класса и стратегию, основанную на данных. Мы верим, что сила людей и ИИ может оказать значительное влияние на ваш мир, создавая более полноценную работу и проекты для наших сотрудников и клиентов. Для получения дополнительной информации посетите Blend360.

• Определять технические инвестиции с учетом бизнес-целей
• Менторство и управление инженерами ИИ/МО, старшими специалистами по данным и инженерами MLOps — установка ожиданий по производительности и культуры высокой производительности
• Сотрудничество с руководителями смежных подразделений для определения приоритетов инициатив, распределения ресурсов и измерения организационного воздействия
• Установление инженерных стандартов, практик ревью кода и фреймворков управления моделями во всей организации ИИ

Пользовательская архитектура трансформеров и разработка моделей

• Выступать в качестве технического авторитета по архитектуре глубокого обучения — лично руководить проектированием и разработкой пользовательских моделей трансформеров для моделирования последовательностей, оценки склонности клиентов, сегментации аудитории и прогнозирования оттока
• Продвигать инновации в механизмах внимания, позиционных кодировках и стратегиях токенизации, специально адаптированных для табличных данных, временных рядов и потоков событий, распространенных в маркетинге и телекоммуникациях
• Надзор за адаптацией и точной настройкой фундаментальных моделей (BERT, T5, TabTransformer, LLM) для проприетарных наборов данных клиентов, обеспечивая производительность, специфичную для домена
• Продвигать воспроизводимое экспериментирование и документирование архитектурных решений во всей команде

Наука о данных и прикладная аналитика

• Контроль сквозных рабочих процессов науки о данных: постановка проблемы, создание признаков, разработка моделей, валидация и развертывание в производственной среде
• Обеспечение статистической строгости в экспериментальном дизайне, причинно-следственном выводе, A/B-тестировании и фреймворках офлайн/онлайн оценки
• Руководство командой в создании надежных конвейеров данных для крупномасштабных структурированных и неструктурированных наборов данных, включая clickstream, CRM, рекламную телеметрию, CDR и KPI сети

Взаимодействие с клиентами и руководством

• Руководство техническим исследованием и поиском решений с корпоративными клиентами, переводя нечеткие бизнес-проблемы в хорошо структурированные инициативы в области ИИ
• Представление стратегии ИИ, результатов моделей и обновлений дорожной карты руководству C-уровня и старшим заинтересованным сторонам клиента с ясностью и исполнительным присутствием
• Участие в развитии бизнеса: поддержка ответов на RFP, руководство техническими частями предложений для клиентов и помощь в развитии практики инжиниринга ИИ

MLOps, инфраструктура и управление

• Установление производственных стандартов для развертывания моделей, мониторинга, обнаружения дрейфа и автоматического переобучения на облачных платформах (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML)
• Продвижение внедрения лучших практик MLOps, включая CI/CD для ML, контейнеризацию (Docker/Kubernetes) и отслеживание экспериментов (MLflow, W&B, DVC)
• Внедрение стандартов управления моделями, объяснимости и ответственного ИИ в соответствии с требованиями клиентов и нормативными актами

Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики или тесно связанной количественной области; степень доктора наук (Ph.D.) крайне желательна.

10+ лет прогрессивного опыта в области науки о данных и машинного обучения, с опытом работы в качестве менеджера по персоналу или технического руководителя (уровень директора, старшего менеджера или ведущего инженера) не менее 3–5 лет.

Подтвержденный опыт руководства высокоэффективными командами инженеров ИИ/МО в быстро меняющейся среде, ориентированной на клиента или продукт.

Глубокий практический опыт проектирования и обучения пользовательских архитектур трансформеров с нуля — не только точная настройка предварительно созданных контрольных точек, но и проектирование новых механизмов внимания, стратегий встраивания и топологий моделей.

Прочная основа в прикладной науке о данных: создание признаков, статистическое моделирование, причинно-следственный вывод и экспериментальный дизайн для крупномасштабных наборов данных.

Владение Python и основными библиотеками ML/DL: PyTorch (предпочтительно), TensorFlow, HuggingFace Transformers, scikit-learn, XGBoost/LightGBM.

Прямой опыт работы с отраслевыми наборами данных в области маркетинга и медиа (логи DSP/DMP, данные о рекламных показах, конвейеры атрибуции, MMM) ИЛИ телекоммуникаций (CDR, KPI сети, поведение абонентов, наборы данных об оттоке).

Владение SQL и крупномасштабными платформами данных: Spark, BigQuery, Snowflake или Databricks.

Опыт полного владения MLOps: облачное развертывание (SageMaker, Vertex AI или Azure ML), мониторинг, CI/CD для ML и управление моделями.

Исключительные навыки общения с руководством — способность преобразовывать сложное поведение моделей в бизнес-язык для аудитории C-уровня и клиентов.

Стартовый диапазон заработной платы для этой должности составляет $180 000 - $240 000. Фактическая компенсация в этом диапазоне будет зависеть от нескольких факторов, включая, помимо прочего, соответствующий опыт, навыки, сертификаты, обучение и местоположение. Обычно индивидуальный наем происходит не у верхней границы диапазона, и определяющие факторы компенсации рассматриваются для каждого индивидуального случая. BLEND360 также предлагает конкурентоспособную программу льгот для удовлетворения потребностей в области здоровья и финансового благополучия наших сотрудников и их семей. Вы можете рассчитывать на ряд льгот, включая медицинское страхование, стоматологическое страхование, страхование зрения, пенсионный план 401K, оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздники, транспортные льготы, расходные счета, страхование жизни, страхование от нетрудоспособности и программы поддержки сотрудников (EAP).