О компании ActAI
Сегодня более 5 миллиардов пользователей используют базовые приложения, такие как электронная почта, заметки, задачи, календарь, и они не являются AI-нативными. Наша миссия — создавать проактивные приложения для любого человека в мире, который не привык к сложным запросам. Мы стремимся внедрить интеллект в разговоры, поручения, организацию и рабочие процессы с минимальным или отсутствующим вводом команд.
Наше первое приложение — это мобильное коммуникационное приложение с приоритетом на агента. Мы считаем, что создание приложений, которые пользователи используют ежедневно для общения, координации и совместной работы, поможет интегрировать ИИ в их жизнь. Конечный эффект — устранение дезинформации, снижение затрат на координацию, обеспечение высококачественных задач и сотрудничества в масштабе с минимальным или отсутствующим вводом команд.
Роль
В качестве инженера прикладного ИИ вы будете превращать возможности моделей в реальное поведение продукта. Вы будете отвечать за задачи от начала до конца: от формирования поведения модели, создания систем вокруг неё до обеспечения её надежной работы в продакшене.
Эта роль находится на пересечении машинного обучения, систем и продукта, с акцентом на то, чтобы ИИ действительно работал для пользователей, не только в демонстрациях, но и в реальном использовании.
Основные задачи
•Создавать и запускать AI-функции от начала до конца (модель → система → пользовательский опыт)
•Проектировать и улучшать запросы, инструменты, память и рабочие процессы агента
•Преобразовывать необработанные выходные данные модели в структурированное, надежное и предсказуемое поведение
•Отлаживать проблемы на всех уровнях стека (модель, оркестрация, инфраструктура, UX)
•Оптимизировать задержки, затраты и надежность в продакшене
•Разрабатывать легковесные фреймворки для оценки реальной производительности
•Тесно сотрудничать с командами продукта и инженерии для преобразования неоднозначных задач в работающие системы
Технический стек
•Python
•PyTorch / JAX
•Большие языковые модели (API в стиле OpenAI, LLaMA, Qwen и др.)
•Инференс / сервисинг (например, vLLM)
•Векторные базы данных
Идеальный опыт
•Прочная база в машинном обучении и современных архитектурах нейронных сетей
•Практический опыт обучения, дообучения или развертывания моделей машинного обучения
•Умение писать чистый, производственный код высокого качества
•Комфортная работа на разных уровнях абстракции (модель → инфраструктура → продукт)
•Сильные навыки решения проблем в неоднозначной и быстро меняющейся среде
•Ориентация на выпуск, итерации и непрерывное улучшение
Результаты
•Модели машинного обучения в продакшене достигают ожидаемых показателей точности, задержки и надежности
•Проблемы в продакшене выявляются быстро, эффективно отлаживаются, и устраняются их коренные причины
•Данные конвейеры, циклы обучения и системы инференса являются надежными, воспроизводимыми и поддерживаемыми
•Эффективное сотрудничество с инженерами, командами продукта и исследований для доставки надежных функций на базе ML
•Итерации моделей и систем основаны на реальных сигналах и измеримых улучшениях
Как мы работаем
Лучшие продукты в мире сегодня создаются малыми, первоклассными командами. Мы принимаем решения коллективно, движемся с высокой скоростью, находя баланс между выпуском качественной работы и обучением. Присоединение к нашей команде требует умения структурировать задачи, принимать решения и работать самостоятельно. Наша цель — предоставить нашим пользователям по-настоящему волшебный продукт на базе ИИ.
Процесс собеседования
Если мы увидим соответствие, мы свяжемся с вами для организации 3, но не более 4 собеседований. Заявки оцениваются нашими техническими специалистами. Собеседования будут проводиться через виртуальные встречи и/или на месте.
Мы ценим прозрачность и эффективность, поэтому ожидайте оперативного решения. Если вы продемонстрируете исключительные навыки и мышление, которые мы ищем, мы предложим вам присоединиться к нам. Это не просто предложение о работе; это приглашение стать частью команды, которая приносит практическую пользу ИИ миллиардам людей по всему миру.
