AI Engineer

Практическая группа / Департамент: Инновации, дизайн и технологии в области права - Лондон Описание вакансии Norton Rose Fulbright — это глобальная юридическая фирма, в которой работает более 3000 юристов, консультирующих клиентов в Соединенных Штатах, Европе, Канаде, Латинской Америке, Азии, Австралии, Африке и на Ближнем Востоке. Мы предоставляем полный спектр юридических услуг ведущим мировым корпорациям и финансовым учреждениям. Наше видение — стать первоклассным бизнесом: прибыльным, амбициозным, кооперативным и заботливым, поддерживающим наших клиентов и сотрудников в соответствии с нашими глобальными бизнес-принципами: Качество, Единство и Честность. Наша культура, объединяющая более 7000 сотрудников по всему миру, — это нить, которая нас связывает. Наша стратегия и культура тесно связаны — они определяются общими амбициями, глобальным сотрудничеством и установкой «одна команда». Мы считаем, что новаторская работа происходит тогда, когда люди получают возможность мыслить за рамками, исследовать новые возможности и расти через разнообразный опыт. Помимо соответствующих навыков и опыта, мы ищем людей, которые обладают инновационным, коммерческим мышлением и мотивированы влиянием своей работы — готовых разделить наши амбиции и помочь сформировать будущее. Потому что, хотя индивидуально мы можем преуспевать, вместе мы достигаем чего-то экстраординарного. Цель роли
Мы создаем новые научно-исследовательские возможности, ориентированные на разработку решений на основе данных и с использованием искусственного интеллекта для юридических услуг и бизнеса в целом. Инженер по искусственному интеллекту будет создавать комплексные возможности ИИ для R&D продуктов: агентные рабочие процессы, извлечение и контекст, агентные и оценочные механизмы, а также пользовательские функции, связанные с ними. Работая с руководителем R&D, вы будете преобразовывать согласованные продуктовые и технические решения в безопасные, наблюдаемые и поддерживаемые продукты. Это практическая полнофункциональная роль инженера по искусственному интеллекту с основной задачей — поставка прикладных продуктов ИИ. Вы будете создавать рабочие процессы ИИ, инструменты и интеграции, возможности оценки и наблюдаемости, а также API, сервисы и пользовательские интерфейсы, необходимые для их надежной доставки. Это не чисто исследовательская роль. Вы будете применять согласованную корпоративную архитектуру, безопасность и шаблоны развертывания, принимая на себя практическую ответственность за качество кода, тестирование, мониторинг и устранение неполадок совместно с командами продуктов, данных, технологий и безопасности. Вы присоединитесь к небольшой, практической междисциплинарной команде. Каждый член команды будет работать в сотрудничестве на этапах поиска, прототипирования, инжиниринга, внедрения в производство и непрерывного совершенствования. Ключевые обязанности
Создание полных функций продуктов с использованием ИИ, охватывающих пользовательский интерфейс, бэкэнд, оркестрацию ИИ, извлечение данных и утвержденные корпоративные интеграции. Разработка и создание агентных рабочих процессов ИИ с использованием структурированных выходных данных, вызовов инструментов, оркестрации рабочих процессов, обработки документов, шагов проверки человеком и соответствующих средств контроля. Создание повторно используемых агентных механизмов: практических шаблонов времени выполнения для инструментов, состояния, контекста, утверждений, трассировок и тестовых конфигураций, которые делают агентов согласованными, проверяемыми и безопасными в использовании. Создание надежных паттернов извлечения и контекстуализации с использованием утвержденных продуктовых данных, поисковых индексов, репозиториев документов и источников с учетом разрешений; предоставление доказательств и ссылок, где это применимо. Разработка и эксплуатация оценочных механизмов для рабочих процессов ИИ, включая тщательно подобранные наборы тестов, репрезентативные сценарии, автоматизированную и ручную оценку, регрессионные тесты, проверку трассировок и циклы обратной связи с пользователем. Управление запросами (prompts), конфигурацией моделей, схемами инструментов и маршрутизацией в качестве протестированных продуктовых активов, включая резервные варианты и компромиссы по стоимости/задержке. Реализация наблюдаемости ИИ с помощью трассировок, журналов, метрик и результатов оценки, чтобы качество, надежность, режимы сбоев, задержка и стоимость были видимы и могли быть улучшены. Создание понятных API и интеграция продуктов ИИ с утвержденными системами данных, документов, поиска и бизнес-операций. Создание удобных интерфейсов, которые помогают пользователям понимать результаты работы ИИ, проверять подтверждающие данные, предоставлять обратную связь и завершать шаги проверки или утверждения. Написание поддерживаемого кода на Python и TypeScript; использование Docker, Git, автоматизированного тестирования и CI/CD для обеспечения повторяемости разработки, тестирования и развертывания. Применение согласованных шаблонов безопасности, аутентификации, обработки данных, развертывания и выпуска, работая с соответствующими командами фирменных технологий, где это необходимо. Первоначальный фокус
Комплексные агентные функции ИИ и повторно используемые механизмы для Radar и других R&D продуктов. Практическая возможность оценки и тестирования, позволяющая команде сравнивать запросы (prompts), модели, инструменты и подходы к извлечению данных до и после выпуска. Надежные рабочие процессы ИИ, которые объединяют данные фирмы, документы, рыночную или нормативную информацию и контекст пользователя в полезные, подтверждаемые результаты. Интерфейсы, которые делают результаты работы ИИ, уровень уверенности, доказательства, средства контроля и следующие действия понятными для юристов и бизнес-пользователей. Что считается успехом
R&D продукты используют рабочие процессы ИИ, основанные на надежном контексте, наблюдаемые в работе и понятные пользователям. Качество ИИ измеряется, а не предполагается; результаты оценки, трассировки и обратная связь приводят к ощутимым улучшениям полезности, надежности, задержки и стоимости. Инженер может самостоятельно пройти путь от определения проблемы до контролируемого развертывания хорошо спроектированного рабочего процесса ИИ. По крайней мере, один компонент ИИ, механизм или средство оценки повторно используется вторым R&D продуктом или рабочим процессом. Многообещающие прототипы имеют повторяемый путь к контролируемому выпуску, мониторингу и улучшению. Основные навыки и опыт
Минимум три года профессионального опыта в поставке производственных продуктов ИИ, с подтвержденным недавним опытом создания продуктов или рабочих процессов с использованием ИИ в среде SaaS. Опыт работы в сфере юридических технологий или в юридической фирме не требуется, но будет преимуществом. Сильный Python, а также практический TypeScript или JavaScript. Умение создавать API и сервисы с использованием FastAPI, Flask или аналогичных технологий, а также удобные интерфейсы с использованием React, Next.js или эквивалентов. Подтвержденный опыт создания продуктов или рабочих процессов с использованием ИИ с применением LLM API, структурированных выходных данных, извлечения и эмбеддингов, вызовов инструментов, агентов или оркестрации рабочих процессов. Опыт создания агентных систем с использованием фреймворка агентов или пользовательских шаблонов оркестрации, включая инструменты, управление состоянием/контекстом и средства контроля для проверки человеком или утверждения. Опыт оценки рабочих процессов ИИ с использованием репрезентативных наборов тестов, проектирования сценариев, экспериментов с моделями или запросами (prompts), проверки трассировок, обратной связи с пользователями, а также автоматизированной или ручной оценки. Опыт внедрения функций ИИ из прототипа в контролируемое производство, включая тестирование, мониторинг, устранение неполадок и постоянное совершенствование. Опыт работы с инструментами для наблюдаемости ИИ, трассировки и оценки. Глубокое понимание надежного извлечения данных, качества контекста, доказательств/ссылок и способов отказа систем ИИ. Опыт проектирования API и интеграции с корпоративными системами; надежное управление аутентификацией, авторизацией, секретами и конфиденциальными данными. Уверенное владение Docker, Git, автоматизированным тестированием и CI/CD. Вам не нужно быть выделенным инженером платформы, но вы должны уметь выполнять поддерживаемую, повторяемую работу. Сильные навыки отладки и системного мышления, включая способность диагностировать сбои в моделях, запросах (prompts), инструментах, извлечении данных и интеграциях. Способность четко объяснять поведение ИИ, результаты оценки и технические компромиссы как техническим, так и нетехническим коллегам. Разнообразие, равенство и инклюзивность Чтобы привлекать лучших специалистов, мы стремимся создавать разнообразную и инклюзивную среду, где каждый может быть самим собой, чувствовать себя частью коллектива и полностью реализовать свой карьерный потенциал. Наша новая модель гибридной работы позволяет нашим сотрудникам работать более гибко, как из офиса, так и удаленно, при этом продолжая предоставлять высочайшие стандарты обслуживания. Мы предлагаем ряд дружелюбных к семье и инклюзивных политик трудоустройства и предоставляем доступ к программам и услугам, направленным на поддержание здоровья и общего благополучия наших сотрудников. Узнайте больше о разнообразии, равенстве и инклюзивности здесь . Мы гордимся тем, что являемся работодателем, предоставляющим равные возможности, и поощряем заявки от лиц, которые могут дополнить наши существующие команды. Мы стремимся создать инклюзивный и доступный процесс найма для всех кандидатов. Если вам требуются какие-либо индивидуальные корректировки или адаптации, пожалуйста, сообщите нам здесь .