О компании
В Scale AI мы не просто создаём инструменты искусственного интеллекта — мы прокладываем путь в новую эру корпоративного ИИ. Пока компании стремятся использовать возможности генеративного ИИ, Scale находится на передовой, предоставляя передовые решения, которые трансформируют рабочие процессы, автоматизируют сложные процессы и обеспечивают непревзойдённую эффективность для крупнейших предприятий. Наша платформа Scale Generative AI Platform (SGP) предоставляет базовые сервисы и API, позволяя компаниям беспрепятственно интегрировать ИИ в свои операции на производственном уровне.
Мы ищем Backend-инженера, который поможет вывести масштабные системы генеративного ИИ в производство. В этой роли вы будете создавать основную инфраструктуру, которая обеспечивает работу ИИ-продуктов для одних из крупнейших предприятий мира — проектируя масштабируемые API, распределённые системы данных и надёжные конвейеры развертывания, обеспечивающие производственную надёжность и производительность.
Это редкая возможность оказаться в центре революции генеративного ИИ, решая сложные задачи бэкенда и инфраструктуры, которые делают ИИ действительно работающим в масштабе предприятия. Если вас вдохновляет идея формировать способы развертывания и масштабирования ИИ-систем в реальном мире, мы хотим услышать вас.
В Scale мы не просто следуем за развитием ИИ — мы его возглавляем. Опираясь на глубокие знания в области данных, инфраструктуры и развертывания моделей, мы уникально подготовлены для решения самых сложных задач внедрения ИИ. Присоединяйтесь к нам в формировании будущего корпоративного ИИ, где ваша работа напрямую повлияет на то, как компании работают, внедряют инновации и развиваются в эпоху генеративного ИИ.
Что вы будете делать
•Проектировать, создавать и масштабировать бэкенд-системы, которые обеспечивают работу корпоративных продуктов генеративного ИИ, с акцентом на надёжность, производительность и развертывание как в инфраструктуре Scale, так и у клиентов.
•Разрабатывать основные сервисы и API, которые интегрируют ИИ-модели и корпоративные источники данных безопасно и эффективно, обеспечивая внедрение ИИ в производственных масштабах.
•Архитектурно проектировать масштабируемые распределённые системы для обработки данных, вывода результатов и оркестрации масштабных рабочих нагрузок генеративного ИИ.
•Оптимизировать производительность бэкенда по задержкам, пропускной способности и стоимости — гарантируя, что ИИ-приложения могут работать в масштабе предприятия в гибридных и мультиоблачных средах.
•Управлять и развивать облачную инфраструктуру (AWS, Azure или GCP), внедряя автоматизацию, наблюдаемость и безопасность для масштабных развертываний ИИ.
•Сотрудничать с командами машинного обучения и продуктами, чтобы внедрять передовые модели генеративного ИИ в производство через эффективные API, системы обслуживания моделей и фреймворки оценки.
•Постоянно улучшать надёжность и масштабируемость, применяя сильные инженерные практики для создания устойчивых, удобных в сопровождении и готовых к корпоративному использованию ИИ-систем.
Идеально, если у вас есть
•Более 4 лет опыта разработки масштабных бэкенд- или инфраструктурных систем с сильным акцентом на распределённые сервисы, надёжность и масштабируемость.
•Уверенное владение Python или TypeScript, опыт проектирования высокопроизводительных API и архитектур бэкенда с использованием таких фреймворков, как FastAPI, Flask, Express или NestJS.
•Глубокое знакомство с облачной инфраструктурой (предпочтительно AWS и Azure), включая оркестрацию контейнеров (Kubernetes, Docker) и инструменты Infrastructure-as-Code, такие как Terraform.
•Опыт управления системами данных, такими как реляционные и NoSQL базы данных (PostgreSQL, DynamoDB и др.) и построения конвейеров для приложений с интенсивной обработкой данных.
•Практический опыт работы с приложениями генеративного ИИ, интеграцией моделей или системами ИИ-агентов — понимание, как развертывать, оценивать и масштабировать ИИ-нагрузки в производстве.
•Хорошее понимание наблюдаемости, CI/CD и лучших практик безопасности для работы сервисов в корпоративной или мультиарендной среде.
•Способность балансировать между быстрой итерацией и качеством производственного уровня, поставляя надёжные бэкенд-системы в условиях быстрого темпа работы.
Ориентированность на сотрудничество, тесная работа с командами машинного обучения, инфраструктуры и продуктов для вывода сложных систем генеративного ИИ в производство в масштабе предприятия.
Примечание: Политика компании требует 90-дневного периода ожидания перед повторным рассмотрением кандидатов на ту же роль.
О компании
В Scale наша миссия — разрабатывать надёжные ИИ-системы для самых важных решений в мире. Наши продукты предоставляют высококачественные данные и полнофункциональные технологии, которые питают ведущие мировые модели, а также помогают предприятиям и правительствам создавать, развертывать и контролировать ИИ-приложения, приносящие реальный эффект. Мы тесно сотрудничаем с лидерами отрасли, такими как Meta, Ernst & Young, Mayo Clinic, Time Inc., правительством Катара и правительственными агентствами США, включая Армию и ВВС.
