GenAI Lead

Мы ищем инновационного и высококвалифицированного Lead Generative AI (GenAI) Engineer для руководства проектированием, разработкой и внедрением передовых решений на базе ИИ. В этой роли вы будете руководить командой инженеров и специалистов по данным (data scientists), используя современные технологии генеративного ИИ и применяя их для решения сложных бизнес-задач, улучшения пользовательского опыта и развития инноваций. Эта роль сочетает глубокую техническую экспертизу, лидерские качества и хорошее понимание трендов и инструментов в области ИИ.

• Техническое лидерство: руководить сквозным проектированием и реализацией решений на основе генеративного ИИ.

• Оказывать техническую поддержку и наставничество инженерам и специалистам по данным (data scientists), работающим над проектами GenAI.

• Следить за последними трендами, исследованиями и достижениями в области генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM).

• Разработка решений: проектировать архитектуру, обучать и дообучать (fine-tuning) современные LLM и модели генеративного ИИ.

• Разрабатывать и оптимизировать конвейеры (pipelines) для промпт-инжиниринга, генерации с дополнением за счёт поиска (retrieval-augmented generation, RAG) и дообучения под конкретную предметную область.

• Разрабатывать и внедрять модели генеративного ИИ, в частности ChatGPT, с использованием Python на платформе Azure или AWS либо .Net на платформе Azure.

• Обеспечивать масштабируемость, производительность и безопасность решений на основе ИИ, развёрнутых в продакшене.

• Интеграция и внедрение:

• Разработка API: умение определять и предоставлять доступ к сервисам GenAI через API, обеспечивая интеграцию с другими системами и приложениями.

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

• Использовать облачные платформы (например, Azure, AWS или GCP) для развёртывания моделей ИИ и API и управления ими.

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

• Стратегия работы с данными и их подготовка: совместно с командами дата-инженеров обеспечивать получение, предварительную обработку и аугментацию высококачественных данных для обучения и дообучения моделей.

• Внедрять практики управления данными (data governance) и защиты конфиденциальности в соответствии с политиками организации.

• Инновации и исследования: экспериментировать с новыми методами генеративного ИИ, такими как мультимодальный ИИ, обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) и активное обучение.

• Оценивать и рекомендовать фреймворки, библиотеки и платформы для ИИ в соответствии с требованиями проектов.

• Взаимодействие с заинтересованными сторонами: тесно работать с менеджерами по продукту, представителями бизнеса и UX-дизайнерами для определения функций и сценариев использования продуктов на основе ИИ.

• Рассказывать нетехнической аудитории о технических концепциях, ходе проектов и возможностях ИИ.

• 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 из LLM, такими как модели OpenAI ChatGPT, Gemini, Llama 2, Claude 2, Grok.

• Практический опыт работы с любыми из агентных фреймворков, такими как LangChain, Semantic kernel, AutoGen, CrewAi.

• Практический опыт работы с любыми из векторных баз данных, такими как Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss.

• Опыт работы с мультимодальным ИИ и продвинутыми методами, такими как Tree-of-Thoughts, Retrieval-Augmented Generation (RAG) или Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF).

• Глубокая экспертиза в LLM и фреймворках генеративного ИИ, таких как OpenAI, Hugging Face Transformers или аналогичные платформы.

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

• Уверенное владение Python и библиотеками, такими как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn.

• Опыт управления CI/CD-конвейерами и инструментами автоматизации, в частности в среде Azure DevOps. Также важно знание контейнеризации (например, Docker) и инструментов оркестрации.

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

• Степень бакалавра или магистра в области Computer Science, искусственного интеллекта, машинного обучения или смежной области (предпочтительна степень Ph.D.).

• 8+ лет опыта в разработке AI/ML, из них 2+ года — именно в области генеративного ИИ.

• Не менее 2 лет опыта создания приложений Conversational AI с использованием облачных сервисов и оркестрации сервисов AI/ML для построения законченного решения.

• Не менее 6 лет обширного опыта полной занятости в области анализа данных, статистики, машинного обучения или Computer Science.

• Подтверждённый опыт руководства проектами в области ИИ от замысла до запуска в продакшен.

• Опыт работы с мультимодальным ИИ и продвинутыми методами, 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 подходящие кандидаты будут рассматриваться на трудоустройство независимо от расы, цвета кожи, вероисповедания, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, беременности, возраста, национального происхождения, статуса гражданства, статуса инвалидности, генетической информации, статуса защищённого законом ветерана или любых других характеристик, защищённых законом.