Freelance Forward Deployed AI Engineer

TheForward Deployed AI Engineer Engineer — самая старшая техническая роль Toloka, ориентированная на работу с клиентами. Вы будете напрямую сотрудничать с CTO, вице‑президентами по инженерии и ML, руководителями исследований и командами прикладного ИИ, помогая им решать сложные задачи с данными ИИ и переводить амбициозные цели моделей в практические, масштабируемые решения. Это hands‑on роль. Вы будете проектировать и строить pipelines генерации данных, разметки и оценки, которые питают следующее поколение AI models. Вместо того чтобы обучать модели самостоятельно, вы поможете клиентам определить правильную стратегию данных и возьмёте на себя решение от обнаружения проблемы до реализации и поставки.

Executive partnership

• Действовать в качестве основного технического партнёра для CTO, вице‑президентов по инженерии и руководителей исследований/инженерии.
• Вести беседы с руководством, используя структурированный подход «ответ‑сначала» (BLUF).
• Управлять эскалациями и ожиданиями с выдержкой и честностью.
• Строить долгосрочные доверительные отношения, предлагая решения, основанные на доказательствах.

Data strategy & needs diagnosis

• Задавать отличные вопросы, чтобы выявить реальную потребность клиента — «вопрос за вопросом». Понимать их модель, какие метрики они хотят улучшить и как планируют её обучать или оценивать.
• Опираясь на твёрдое понимание того, как обучаются и донастраиваются LLM, вести убедительные беседы с их техническими лидерами, понимать их стратегию данных и проактивно предлагать данные, которые решат их проблему — с вариантами и обоснованием («исходя из вашей цели, вам, вероятно, понадобится это или то»).

Solution engineering & delivery (hands‑on)

• Проектировать и строить решения данных самостоятельно: настраивать компоненты разметки данных и контроль качества, разрабатывать пользовательские интерфейсы и AI‑решения (например, агентные системы, RAG, генерацию синтетических данных) и интегрировать их в автоматизированные многоэтапные pipelines, генерирующие данные для обучения и оценки ИИ.
• Архитектурно продумывать сложные многоэтапные решения от начала до конца; проводить эксперименты, подтверждающие, что pipeline поставляет данные требуемого качества и скорости; итеративно развивать MVP до продакшн‑версии.
• Оказывать техническое руководство в нескольких клиентских проектах, устанавливать повторно используемые инженерные стандарты и лучшие практики, наставлять Solution Engineers и Technical Consultants, повышая общий технический уровень организации.

Commercial ownership

• Неcтавить ответственность за поставку от начала до конца — сроки, качество и масштабируемость — а также за коммерческий результат: Gross Margin и Contribution Margin, с указанием рычагов, компромиссов и последующих контрольных точек, а не просто их описанием.
• Выявлять и продвигать возможности расширения.

• Executive communication. Вы уверенно ведёте беседы с CTO, вице‑президентами и старшими техническими стейкхолдерами — ясно, лаконично, структурировано, убедительно и сохраняете спокойствие под давлением. Профессиональный английский (C1+) обязателен.
• Глубокое понимание современного развития LLM. Вы знаете, как обучаются, донастраиваются и оцениваются современные LLM (включая SFT, RLHF/RLAIF, DPO/PPO, reward modeling и LoRA/PEFT). Вы комфортно обсуждаете эти темы со старшими техническими стейкхолдерами и переводите их цели в эффективные AI‑данные решения.
• Hands‑on solution engineering. Вы разрабатывали сложные AI‑решения, строили многоэтапные pipelines и создавали AI‑системы (например, агентные рабочие процессы, RAG или генерацию синтетических данных). Вы уверенно работаете в Python (NumPy, Pandas), интегрируете API и самостоятельно прототипируете решения на базе LLM.
• Твёрдая база в программной инженерии. Вы понимаете контроль версий, тестирование, мышление MVP и итеративную разработку. Опыт создания производственного программного обеспечения — большой плюс.
• Исключительные навыки обнаружения проблем и их формулирования. Вам нравится работать в условиях неопределённости, задавать правильные вопросы и переводить бизнес‑ или исследовательские цели в чёткие стратегии данных и оценки AI.
• Старшинство и послужной список. 8+ лет реализации сложных проектов в области AI, ML или данных от начала до конца, с опытом влияния на техническое направление за пределами отдельных проектов. Опыт установления инженерных стандартов, наставничества инженеров или руководства кросс‑функциональными техническими инициативами высоко ценится. Опыт в топ‑консалтинге (McKinsey, Bain, BCG) и/или в роли прикладного ML / LLM инженера — значительное преимущество.
• Менталитет ответственности. Вы берёте на себя ответственность за результаты, делаете продуманные компромиссы между временем, стоимостью и качеством и комфортно отвечаете за технический и коммерческий успех.

• Hands‑on опыт обучения или донастройки LLM и/или создания агентных систем (помогает лучше понять потребности клиента — хотя сама роль сосредоточена на построении решений с данными, а не на обучении моделей).
• Учёная степень (MSc/PhD) в области AI, CS или смежных дисциплин.
• Опыт в краудсорсинге и/или data‑centric AI, а также в быстром многопроектном обслуживании передовых AI‑клиентов.

• Фриланс‑сотрудничество (B2B) с возможностью перехода в проектную команду при успешной работе;
• Гибкий полностью удалённый график (40 часов в неделю);
• Работа на переднем крае разработки AI вместе с преданной и динамичной командой экспертов;
• Проекты с клиентами, являющимися лидерами AI‑индустрии и известными брендами;
• Дружелюбное сообщество.