Gen AI Lead

Role: Lead Engineer по Generative AI

Experience: 8+ лет общего опыта (с существенной практической работой в области Generative AI / LLM)

Обзор вакансии:

Мы ищем инновационного и высококвалифицированного Lead Engineer по Generative AI (GenAI), который возглавит проектирование, разработку и внедрение передовых AI‑решений. В этой роли вы будете руководить командой инженеров и специалистов по данным, используя новейшие технологии Generative AI для решения сложных бизнес‑задач, улучшения пользовательского опыта и стимулирования инноваций. Эта позиция сочетает глубокую техническую экспертизу, лидерские навыки и хорошее понимание тенденций и инструментов в области AI.

• Техническое руководство:

• Руководить сквозным проектированием и внедрением решений Generative AI.

• Предоставлять технические рекомендации и наставничество инженерам и специалистам по данным, работающим над проектами GenAI.

• Оставаться в курсе последних тенденций, исследований и достижений в области Generative AI и Large Language Models (LLMs).

• Разработка решений:

• Проектировать, обучать и донастраивать передовые LLM и модели Generative AI.

• Разрабатывать и оптимизировать конвейеры для prompt engineering, retrieval‑augmented generation (RAG) и донастройки под конкретные домены.

• Разрабатывать и развёртывать модели Generative AI, в частности ChatGPT, используя Python на платформе Azure или AWS, либо .Net на платформе Azure.

• Обеспечивать масштабируемость, производительность и безопасность AI‑решений, развернутых в продакшн.

• Интеграция и развёртывание:

• Разработка API: способность определять и предоставлять API‑доступ к сервисам GenAI, облегчая интеграцию с другими системами и приложениями.

• Сотрудничать с командами разработки программного обеспечения для интеграции решений GenAI в корпоративные приложения и сервисы.

• Использовать облачные платформы (например, Azure, AWS или GCP) для развёртывания и управления AI‑моделями и API.

• Применять практики MLOps для непрерывного мониторинга моделей, их переобучения и улучшения.

• Стратегия данных и подготовка:

• Сотрудничать с командами data engineering для обеспечения высокого качества данных, их предобработки и аугментации для обучения и донастройки моделей.

• Внедрять практики управления данными и конфиденциальности в соответствии с политиками организации.

• Инновации и исследования:

• Экспериментировать с новыми техниками Generative AI, такими как multimodal AI, reinforcement learning with human feedback (RLHF) и active learning.

• Оценивать и рекомендовать AI‑фреймворки, библиотеки и платформы в соответствии с требованиями проекта.

• Сотрудничество со стейкхолдерами:

• Тесно работать с product managers, бизнес‑стейкхолдерами и UX‑дизайнерами для определения функций продукта, основанных на AI, и сценариев использования.

• Представлять технические концепции, прогресс проекта и возможности AI аудитории без технического бэкграунда.

• Технические навыки:

• Практический опыт работы с облачными платформами и сервисами для AI/ML, такими как Azure AI Services, Azure Machine Learning, AWS Bedrock или Google Vertex AI.

• Практический опыт работы с любыми LLM, например ChatGPT Models от OpenAI, Gemini, Llama 2, Claude 2, Grok.

• Практический опыт работы с агентными фреймворками, такими как LangChain, Semantic kernel, AutoGen, CrewAi.

• Практический опыт работы с любой векторной базой данных, например Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss.

• Опыт работы с multimodal AI и продвинутыми техниками, такими как Tree-of-Thoughts, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) или Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).

• Глубокая экспертиза в LLM и фреймворках Generative AI, таких как OpenAI, Hugging Face Transformers или аналогичных платформах.

• Глубокое понимание концепций обработки естественного языка (NLP), включая токенизацию, embeddings и модели sequence‑to‑sequence.

• Владение Python и библиотеками TensorFlow, PyTorch и Scikit‑learn.

• Опыт управления CI/CD конвейерами и автоматизационными инструментами, особенно в среде Azure DevOps. Знание контейнеризации (например, Docker) и оркестрационных инструментов также важно.

• Знакомство с инструментами и практиками MLOps, такими как MLflow, Kubeflow или Docker.

Квалификации:

• Степень бакалавра или магистра в области Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning или смежных дисциплин (желательно Ph.D.).

• 8+ лет опыта в инженерии AI/ML, из которых 2+ года непосредственно в Generative AI.

• Минимум 2 года опыта создания Conversational AI приложений с использованием облачных сервисов и оркестрации AI/ML сервисов для построения полного решения.

• Минимум 6 лет обширного полного рабочего опыта в Data Analysis, Statistics, Machine Learning или Computer Science.

• Доказанный опыт руководства AI‑проектами от идеи до продакшн.

• Опыт работы с multimodal AI и продвинутыми техниками, такими как Tree-of-Thoughts, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) или Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).

• Сертификаты в области AI/ML или облачных платформ (например, Azure AI Engineer, AWS Certified Machine Learning).

Orion — работодатель, предоставляющий равные возможности, и все квалифицированные соискатели получат рассмотрение их заявок без учёта расы, цвета кожи, вероисповедания, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, беременности, возраста, национального происхождения, статуса гражданства, инвалидности, генетической информации, статуса защищённого ветерана или любого другого признака, защищённого законом.

Candidate Privacy Policy

Orion Systems Integrators, LLC и её дочерние компании и аффилированные лица (совместно «Orion», «мы» или «нас») привержены защите вашей конфиденциальности. Этот Candidate Privacy Policy (orioninc.com) («Уведомление») объясняет:

• Какую информацию мы собираем в процессе подачи заявки и рекрутинга и зачем мы её собираем;

• Как мы обрабатываем эту информацию; и

• Как получить доступ к этой информации и обновить её.

Ваше использование сервисов Orion регулируется применимыми условиями данного уведомления и нашей общей Privacy Policy.