AI Engineer

• Мы ищем AI Engineer, который обладает глубоким пониманием систем масштабного поиска информации, глубокого обучения, баз данных и архитектур RAG. Идеальный кандидат будет экспертом в разработке и оптимизации поисковых алгоритмов, реализации эффективных техник индексации и использовании RAG для улучшения AI‑поддерживаемых систем поиска и ответов на вопросы.

В роли AI Engineer вы будете играть ключевую роль в проектировании, разработке и развертывании передовых систем поиска и извлечения, использующих техники RAG для решения сложных задач доступа к информации. Вы будете сотрудничать с инженерами‑программистами, клиентами и бизнес‑стейкхолдерами для создания AI‑поисковых решений, приносящих значительную ценность организации и её клиентам.

RAG System Research and Implementation: Руководить проектированием и реализацией передовых систем извлечения, таких как Deep Memory от Activeloop, предоставляя оптимизированные RAG‑системы на всех этапах цепочки ценности — от встраивания или тонкой настройки модели до оптимизации извлечения с помощью пользовательских алгоритмов, повышая точность получения знаний.

Search Algorithm Optimization: Разрабатывать и совершенствовать поисковые алгоритмы, включая семантический поиск, гибридный поиск и мульти‑модальные техники, для улучшения производительности извлечения и релевантности ранжирования.

Vector Database Integration: Внедрять и оптимизировать решения хранения и индексации векторов в Deep Lake, обеспечивая эффективный поиск похожих элементов для высокоразмерных эмбеддингов, используемых в RAG‑системах.

Query Understanding and Processing: Проектировать и реализовывать продвинутые конвейеры обработки запросов, включая расширение запросов, распознавание намерений и контекстную интерпретацию для повышения точности поиска.

Information Retrieval Model Development: Создавать и дорабатывать модели машинного обучения, специально предназначенные для задач информационного поиска, таких как ранжирование документов, оценка релевантности запрос‑документ и zero‑shot поиск.

Performance Evaluation and Metrics: Создавать комплексные рамки оценки для поисковых и RAG‑систем, включая оценку релевантности, A/B‑тестирование и метрики удовлетворённости пользователей, чтобы постоянно улучшать производительность системы.

Scalability and Efficiency: Оптимизировать RAG и поисковые системы для высокой пропускной способности и низкой задержки, обеспечивая их способность обрабатывать масштабные наборы данных и запросы в реальном времени.

Data Ingestion and Indexing: Разрабатывать эффективные конвейеры ingest‑данных и стратегии индексации для поддержки быстрых обновлений и возможностей поиска в реальном времени по разнообразным типам и источникам данных.

• Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики или смежных дисциплин.
• Сильные навыки программирования на одном или нескольких языках, таких как Python или C++, и обширный опыт работы с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Llama Index, LangChain и др.
• Доказанный опыт разработки и развертывания сложных моделей машинного обучения в продакшн‑средах, включая работу с облачными платформами, edge‑устройствами или встроенными системами.
• Глубокое понимание продвинутых алгоритмов машинного обучения, таких как глубокое обучение, обучение с подкреплением, RAG и ансамблевые методы, а также опыт оптимизации моделей, включая гиперпараметрическую настройку, сжатие моделей и квантизацию.
• Твердое понимание предобработки данных, инженерии признаков и методов обеспечения качества данных, а также опыт работы с крупномасштабными, сложными наборами данных.
• Отличные навыки решения проблем и способность анализировать и интерпретировать сложные наборы данных для извлечения значимых инсайтов и поддержки принятия решений.

• Вы обучали модели глубокого обучения распределённым способом.
• Вы высоко мотивированный, любознательный, трудолюбивый исследователь в области AI.
• У вас есть публикации на ведущих конференциях по машинному обучению и AI, таких как ICML, NeurIPS и CVPR (очень желаемо).
• У вас «строительный» подход, и вы любите создавать крутые вещи, которые имеют значение.
• Вы с энтузиазмом работаете в тесном сотрудничестве с командой основателей над разработкой гипермасштабируемого программного обеспечения для ML.
• Вы способны проактивно выявлять и предвидеть проблемы и предлагать конкретные решения.
• Вам нравится путь стартапа по построению устойчивого, масштабируемого бизнеса.