Compute Intelligence Engineer

УПРАВЛЯЙТЕ СВОИМ ИНТЕЛЛЕКТОМ

Prime Intellect создает открытый стек супер-интеллекта: инфраструктурный рубеж, который внутренне разрабатывают AI-лаборатории, доступный каждой амбициозной AI-команде.

Наша платформа Lab объединяет вычисления, окружения, оценки, безопасные песочницы, высокопроизводительное обучение и развертывание в единую полнофункциональную систему для пост-обучения на передовом уровне — от SFT и RL до использования инструментов, рабочих процессов агентов и постоянно совершенствующихся продакшн-моделей. Мы создаем открытый передовой AI: модели с открытым исходным кодом, обученные от начала до конца для долгосрочных задач, таких как автономные исследования, и полнофункциональную платформу, которую использует наша собственная исследовательская команда для их создания. Следующему поколению AI-компаний, предприятий и исследовательских команд нужно не просто больше GPU. Им нужна возможность превращать свои собственные рабочие процессы, инструменты, данные и петли обратной связи в супер-интеллект, которым они владеют.

Prime Intellect привлек в общей сложности $150 млн финансирования от Founders Fund, Radical Ventures, NVIDIA и выдающихся операторов в области AI, инфраструктуры и корпоративного сектора — включая Андрея Карпатого, Дваркеша Пателя, а также лидеров и основателей Ramp, Perplexity, Harvey, Mercor, Zapier, Datadog, Cognition, OpenAI, Thinking Machines, Together AI, SemiAnalysis, LangChain, Browserbase, Cloudflare, Sierra, Databricks, Airbnb, OpenRouter, Standard Intelligence, Fleet, Core Auto и других. Мы ищем людей, которые хотят создавать на стыке передовых исследований, реальной инфраструктуры и вывода на рынок категории, которая еще не существует.

Ваша роль

Вычисления — это фундаментальный компонент всего, что делает Prime Intellect, и в настоящее время картина наших поставок, спроса и экономики вычислений существует разрозненно: в таблицах, в разговорах с партнерами и в головах людей. Эта роль изменит это.

В качестве инженера по вычислительному интеллекту вы создадите инфраструктуру данных и платформу интеллекта, которая даст всей компании живое, точное представление о наших вычислениях: что у нас есть, что будет запущено, где наши узкие места и как предложение соответствует спросу. Это практическая задача по созданию инженерной инфраструктуры данных — вы создадите хранилище, напишете конвейеры, которые будут извлекать данные из телеметрии наших вычислений, биллинговых систем, данных партнеров и CRM, смоделируете эти данные в чистый и надежный источник истины, а затем превратите их в панели мониторинга и слой для запросов, на который будет полагаться вся компания.

Это роль, ориентированная на построение, с четкой бизнес-целью. Вы будете создавать инфраструктуру данных не ради самой инфраструктуры — вы будете создавать систему, которая позволит нашей команде по вычислительным партнерствам, команде роста и исследовательской команде работать на основе одного и того же источника истины. Когда команде роста потребуется узнать, какие мощности будут доступны в следующем квартале, когда команде по вычислительным партнерствам потребуется понять нашу утилизацию по сравнению с обязательствами, когда исследовательской команде потребуется масштабировать процесс обучения — платформа, которую вы создадите, будет тем, к чему они обратятся.

Вы будете одним из первых на этой позиции, и фундамент, который вы заложите, станет основой данных, на которой будет масштабироваться компания.

Создание платформы вычислительного интеллекта

• Создание хранилища данных Prime Intellect (Snowflake, BigQuery или эквивалент) и конвейеров, которые его питают — телеметрия вычислений, данные биллинга и использования, данные партнеров и поставок, CRM и финансовые системы
• Создание моделей данных и трансформаций (dbt или эквивалент), которые преобразуют необработанные данные в чистый, доступный для запросов, надежный источник истины
• Создание панелей мониторинга и отчетов, которые дают компании живое представление о поставках, спросе, утилизации вычислительных мощностей, предстоящих мощностях и узких местах
• Создание слоя для запросов, доступного для AI, поверх хранилища, чтобы команды по всей компании могли самостоятельно отвечать на свои вопросы, не прибегая к помощи аналитика данных

Аналитика спроса и предложения

• Создание систем данных, которые отслеживают наши вычислительные мощности от начала до конца: что у нас есть, что зарезервировано, что будет запущено, и что используется против простаивающего
• Разработка представлений и моделей, которые выявляют наши узкие места — и делают предстоящие поставки понятными для команд, которые от них зависят
• Соединение данных о поставках с сигналами спроса, чтобы компания могла видеть в одном месте, как мощности соотносятся с тем, что мы продаем и разрабатываем

Межфункциональная поддержка

• Служить основой данных, соединяющей команды Compute Partnerships, Growth и Research — создавая системы, которые позволяют им работать на основе общей, точной информации
• Партнерство с командой Growth для понимания предстоящих поставок и их соответствия тому, что они могут продать
• Партнерство с командой Compute Partnerships по вопросам утилизации, обязательств и отслеживания поставок
• Партнерство с исследовательской командой по потребностям в масштабировании и планированию мощностей

Операционная надежность

• Создание конвейеров и систем, которые работают автоматически, остаются синхронизированными и корректно обрабатывают сбои
• Установление стандартов качества данных, документации и инфраструктуры, которые позволяют уровню данных масштабироваться вместе с компанией
• Партнерство с Engineering по вопросам общей инфраструктуры, безопасности и стандартов данных

• 3–7+ лет опыта в области инженерии данных, аналитической инженерии, инженерии GTM/роста или аналогичных ролей, где вы создавали инфраструктуру данных, которая приносила реальные бизнес-результаты
• Сильные технические навыки: уверенное владение созданием и поддержкой хранилищ данных, написанием конвейеров продакшн-качества (Python, SQL), моделированием данных (dbt или эквивалент) и подключением разрозненных систем через API
• Опыт работы с современными инструментами стека данных — Snowflake / BigQuery / Databricks, dbt, оркестрация (Airflow, Dagster и т. д.) и инструменты BI/визуализации
• Инженерный инстинкт в сочетании с деловым чутьем — вы не просто строите то, что просят; вы достаточно хорошо понимаете бизнес, чтобы построить правильную вещь
• Умение быть основой данных для межфункциональных команд — переводя между бизнес-потребностями и системами, которые их обслуживают
• Знакомство с современными инструментами AI и интерес к созданию доступных для AI уровней данных (запросы на естественном языке, аналитика на основе LLM), которые позволяют нетехническим командам самообслуживаться
• Высокая степень ответственности — вы видите пробелы и устраняете их, прежде чем вас попросят
• Комфорт в условиях неопределенности и высокой скорости; вам предстоит с нуля определять, как будет выглядеть уровень данных
• AI-нативность в работе: вы используете LLM, автоматизацию и программные инструменты для ускорения работы

• Денежная компенсация в диапазоне $225–300 тыс. + значительная доля в акциях
• Гибкая работа (удаленно или в Сан-Франциско)
• Визовая поддержка и помощь при переезде
• Бюджет на профессиональное развитие
• Командные выезды и конференции
• Возможность быть в первом ряду при создании инфраструктурного уровня для открытого AI