AI Applied Researcher

Мы создаем будущее мобильности уже сегодня. В Autofleet мы помогаем крупнейшим в мире операторам автопарков и поставщикам транспортных услуг оптимизировать существующие операции и беспрепятственно запускать новые, динамичные бизнес-модели, — обеспечивая эффективную работу и максимизируя утилизацию. Мы ищем талантливого AI Applied Researcher, который поможет нам в разработке передовых AI-решений для реализации значимых проектов. Команда Data Science руководит усилиями компании в области AI-исследований и инноваций, сосредоточившись на расширении границ AI для улучшения продукта и оптимизации процессов.

Разработка Enterprise AI-агентов: Проектирование, создание и развертывание AI-агентов, которые автоматизируют и расширяют высокоценные рабочие процессы в различных бизнес-функциях. Архитектура и оркестрация агентов: Ответственность за полный стек агентов — от использования инструментов, управления памятью и многошагового планирования до паттернов эскалации с участием человека (human-in-the-loop), механизмов защиты (guardrails) и аудиторских следов. Оценка и непрерывное совершенствование: Определение фреймворков оценки агентов, которые измеряют успешность выполнения задач, точность, частоту галлюцинаций, задержки и влияние на бизнес — с последующей итерацией поведения агентов на основе реальных данных использования и отзывов заинтересованных сторон. Сотрудничество с инженерными командами для проектирования, создания и поддержки производственных конвейеров. Быть в курсе последних разработок в области AI, машинного обучения и смежных областей, с упором на LLM, исследуя, как новые технологии могут быть применены для улучшения продуктов и услуг.

Степень магистра/докторская степень в области компьютерных наук, электротехники, машинного обучения, инженерии информационных систем или смежной области. 3+ года опыта прикладного AI/ML с фокусом на Generative AI, LLMs и deep learning. Глубокие знания в области проектирования агентных систем, retrieval-augmented generation, контекстной инженерии и инженерии инструментов, а также строгой оценки. Знакомство с AI-фреймворками (например, HuggingFace Transformers, LangChain, scikit-learn, PyTorch). Знакомство с embedding models и vector databases. Исключительные навыки решения проблем, творческого мышления и аналитические способности. Опыт работы с технологиями Voice AI, распознаванием речи или системами преобразования текста в речь — значительное преимущество.