Описание
Как Senior AI Engineer вы будете проектировать, создавать, развёртывать и постоянно улучшать корпоративные AI-приложения, поддерживающие критически важные бизнес-процессы в дивизионе Transformation of Industry.
Задачи
•Разработка, тестирование и развёртывание масштабируемых, безопасных и поддерживаемых AI-приложений с использованием Generative AI, Large Language Models и Retrieval-Augmented Generation (RAG) фреймворков.
•Разработка готовых к продакшену AI-сервисов и переиспользуемых компонентов на Python, REST API, FastAPI и микросервисной архитектуре.
•Проектирование сквозных архитектур решений, интегрирующих AI-возможности с корпоративными приложениями, платформами данных, сервисами идентификации и бизнес-процессами.
•Разработка облачных AI-решений на Microsoft Azure и Amazon Web Services, выбор подходящих сервисов с учётом масштабируемости, безопасности, производительности, операционных требований и стоимости.
•Создание и поддержка CI/CD пайплайнов для AI-приложений, компонентов моделей, инфраструктуры, тестирования и продакшен-релизов.
•Применение практик разработки ПО: модульное проектирование, автоматизированное тестирование, код-ревью, observability, контроль версий, безопасное кодирование и техническая документация.
•Управление полным жизненным циклом AI-приложений: от сбора и предобработки данных до оркестрации, интеграции API, развёртывания, мониторинга и оптимизации.
•Поддержка, устранение неполадок и улучшение существующих AI-решений для обеспечения надёжности, доступности, производительности и непрерывности бизнеса.
•Внедрение guardrails, контроля доступа, механизмов оценки, логирования и мониторинга для корпоративных AI-приложений.
•Взаимодействие с продакт-менеджерами, архитекторами, дата-инженерами, прикладными командами, командами кибербезопасности и бизнес-стейкхолдерами для перевода бизнес-требований в технические решения.
•Ведение технических обсуждений дизайна, оценка альтернативных архитектур, донесение инженерных решений, зависимостей, рисков и трейд-оффов.
•Наставничество junior AI-разработчиков через техническое коучинг, пэйр-программирование, помощь в дизайне, код-ревью и структурированный обмен знаниями.
•Продвижение инженерных стандартов и переиспользуемых паттернов в AI-разработке, MLOps, DevOps, облачной архитектуре и безопасной доставке ПО.
•Исследование и оценка новых AI-технологий, фреймворков и инженерных подходов, рекомендации по их внедрению при наличии измеримой бизнес- или технической ценности.
Требования
•Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Artificial Intelligence, Data Science или смежной технической области.
•8+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённой поставкой продакшен-грейд приложений.
•5+ лет практического опыта проектирования, разработки и развёртывания AI/ML-решений, включая Generative AI и RAG-архитектуры.
•Сильные навыки инженерии на Python, опыт создания масштабируемых REST API и микросервисов с использованием FastAPI или аналогичных фреймворков.
•Практический опыт работы с Microsoft Azure и Amazon Web Services (AWS), включая AI, прикладные и облачно-native сервисы.
•Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD пайплайнами и практиками DevOps для развёртывания и эксплуатации корпоративных приложений.
•Хорошее понимание MLOps, AI observability, безопасности и операционализации AI-решений.
•Опыт работы со Snowflake, SQL, API, интеграцией данных, векторными базами данных и корпоративными архитектурами приложений.
•Умение проектировать масштабируемые, безопасные и поддерживаемые программные решения с сильными фундаментальными знаниями инженерии ПО.
•Подтверждённый опыт наставничества junior-инженеров, проведения код-ревью и продвижения лучших инженерных практик.
•Сильные аналитические, проблемно-решающие навыки, навыки коммуникации, документирования и работы со стейкхолдерами.
•Умение работать в глобально распределённой, кросс-функциональной инженерной среде.
Будет плюсом: опыт работы с OpenShift и Terraform.
Условия
•Гибкая и гибридная рабочая среда.
•Возможности для непрерывного профессионального и личностного развития.
•Коллаборативная и инклюзивная международная рабочая среда.
•Доступ к обучению, тренингам и возможностям обмена знаниями.
•Конкурентные локальные льготы.
•Возможность работать с инновационными технологиями и участвовать в значимых проектах.
