О компании
emerchantpay — ведущий глобальный поставщик платежных услуг и эквайер для онлайн-, мобильных, офлайн- и телефонных платежей. Наше глобальное платежное решение доступно через простую интеграцию и предлагает широкий спектр функций, включая глобальный эквайринг, глобальные и локальные методы оплаты, продвинутое управление мошенничеством и оптимизацию производительности. Мы даём бизнесу возможность создавать бесшовные и привлекательные платежные решения для их клиентов.
Мы ищем AI Tech Lead для руководства проектированием, разработкой и внедрением решений на базе искусственного интеллекта, с сильным акцентом на AI-инжиниринг, AI-агентов, агентные рабочие процессы, прикладное машинное обучение и AI-системы промышленного уровня.
Роль сочетает в себе практическое техническое руководство, архитектуру, ответственность за доставку и управление командой. AI Tech Lead будет руководить небольшой, но растущей командой AI-инженеров и тесно сотрудничать с продуктовой, инженерной, дата-, безопасностной, инфраструктурной командами и бизнес-стейкхолдерами для превращения AI-возможностей в надёжные производственные системы.
Роль будет иметь сильный фокус на AWS, включая продвинутые AI-сервисы, такие как Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon SageMaker и другие AI/ML и облачные сервисы AWS.
Обязанности
•Руководить техническим проектированием, архитектурой и внедрением AI-решений с акцентом на AI-агентов, агентные рабочие процессы, автоматизацию и AI-поддерживаемые бизнес-процессы.
•Отвечать за полный жизненный цикл инженерной разработки AI-продуктов: исследование, прототипирование, оценка, внедрение в производство, запуск, мониторинг и постоянное улучшение.
•Руководить и управлять командой AI-инженеров, включая техническое руководство, разбиение задач, наставничество, код-ревью, планирование доставки и качество инженерии.
•Проектировать и реализовывать решения с использованием AWS AI/ML сервисов, включая Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon SageMaker и другие AWS-сервисы для хостинга моделей, оркестрации, обработки данных, мониторинга и безопасности.
•Создавать и интегрировать AI-приложения с использованием технологий, таких как Python (FastAPI/Flask/Django) или эквивалентных, а также соответствующих AI/ML фреймворков.
•Проектировать агентные системы, которые могут взаимодействовать с API, внутренними платформами, бизнес-рабочими процессами, базами знаний и внешними инструментами безопасным, наблюдаемым и контролируемым образом.
•Определять и внедрять лучшие практики разработки приложений на базе больших языковых моделей (LLM), включая prompt engineering, RAG, использование инструментов, вызов функций, память, оценку, защитные механизмы и снижение галлюцинаций.
•Продвигать улучшения внутренних инженерных практик в области AI-поддерживаемой разработки, повышения продуктивности инженерии, эффективности AI, автоматизации и ответственного использования AI-инструментов в процессе разработки ПО.
•Работать со стейкхолдерами для выявления высокоценностных AI-кейсов, оценки их реализуемости, определения метрик успеха и приоритизации внедрения.
•Устанавливать инженерные стандарты для AI-систем, включая качество кода, тестирование, наблюдаемость, надёжность, безопасность, масштабируемость и поддерживаемость.
•Продвигать практики MLOps и LLMOps, включая управление жизненным циклом моделей, конвейеры развертывания, мониторинг, оценку, обнаружение дрейфа и стратегии отката.
•Сотрудничать с DevOps, облачными, безопасностными и платформенными командами для обеспечения готовности AI-систем к производству, соответствия требованиям, экономической эффективности и стабильности в эксплуатации.
•Поддерживать запуск и внедрение AI-решений по всей организации, включая документацию, обучение, коммуникацию со стейкхолдерами и поддержку в производстве.
•Оценивать новые AI-технологии, фреймворки, модели и поставщиков, предоставлять прагматичные рекомендации по их внедрению.
•Обеспечивать соблюдение принципов ответственного AI, включая конфиденциальность данных, контроль доступа, аудит, справедливость, объяснимость там, где применимо, и безопасную обработку чувствительных данных.
Требования
•Минимум 10 лет профессионального опыта в области разработки программного обеспечения, дата-инжиниринга, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных технических ролей.
•Не менее 3 лет опыта руководства или управления инженерными командами, включая техническое руководство, наставничество, планирование и ответственность за доставку.
•Сильный практический опыт создания AI-, ML- и систем на основе данных промышленного уровня.
•Практический опыт с AI-агентами, агентными рабочими процессами, приложениями на базе LLM, автоматизацией рабочих процессов, архитектурами вызова инструментов и паттернами оркестрации AI.
•Глубокие знания AWS, включая практический опыт с облачными архитектурами, Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon SageMaker и связанными AWS AI/ML сервисами (чем больше, тем лучше).
•Создание и интеграция AI-приложений с использованием технологий, таких как Python (FastAPI/Flask/Django) и соответствующих AI/ML фреймворков.
•Опыт работы с продвинутыми LLM-фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen или аналогичными агентными/оркестрационными фреймворками.
•Опыт создания RAG-систем, включая загрузку документов, стратегии разбиения на части, эмбеддинги, оценку поиска, повторную ранжировку и техники обоснования.
•Хорошее понимание концепций машинного обучения, включая контролируемое/неконтролируемое обучение, обучение моделей, инженеринг признаков, оценку, вывод и метрики производительности моделей.
•Опыт работы с MLOps / LLMOps, включая CI/CD для ML и AI-приложений, развертывание моделей, отслеживание экспериментов, управление моделями/промптами/версиями, мониторинг, конвейеры оценки и стратегии отката в производстве.
•Опыт работы с векторными базами данных и технологиями поиска/извлечения, такими как Amazon OpenSearch, Pinecone, pgvector или аналогичными.
•Опыт тонкой настройки моделей, работы с эмбеддинг-моделями, архитектурами трансформеров, открытыми LLM и бенчмаркинга моделей.
•Опыт проектирования API, микросервисов, событийно-ориентированных систем и облачных бэкенд-архитектур.
•Глубокое понимание требований безопасности и управления для AI-систем, включая контроль доступа, управление секретами, конфиденциальность данных, аудит и безопасное использование чувствительных данных.
•Опыт работы с кросс-функциональными командами, включая продуктовых менеджеров, архитекторов, инженеров, дата-сайентистов, команды безопасности и бизнес-стейкхолдеров.
•Способность переходить от прототипа к производству без создания «AI-демо театра» — система должна действительно работать, масштабироваться и выдерживать взаимодействие с реальными пользователями.
•Сильные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные AI и инженерные темы как технической, так и нетехнической аудитории.
•Сильное чувство ответственности, прагматичный подход к принятию решений и умение балансировать инновации с дисциплиной доставки.
Будет преимуществом
•Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией, включая Docker и EKS/ECS.
•Опыт работы с инфраструктурой как кодом с использованием Terraform, AWS CDK или CloudFormation.
•Опыт работы с дата-платформами, ETL/ELT конвейерами, озёрами данных, хранилищами признаков и обработкой данных в реальном времени.
•Опыт внедрения контролей ответственного AI, фреймворков управления AI, защитных механизмов безопасности и процессов соответствия.
•Опыт интеграции AI-систем с корпоративными платформами, внутренними API, CRM/ERP системами, системами тикетов, базами знаний и движками рабочих процессов.
•Опыт управления программами внедрения AI, внутренними AI-платформами или инициативами по внедрению AI на уровне организации.
•Вклад в open-source проекты AI/ML, публикации технического контента, выступления на конференциях или патенты в области AI/ML.
•Сертификаты AWS, особенно в области архитектуры, машинного обучения, безопасности или DevOps.
•Опыт работы в финтехе.
Условия
•Быстрорастущая платежная компания.
•Отличные условия работы, неформальная атмосфера и современное оборудование.
•Современный, сложный и постоянно развивающийся бизнес.
•Профессиональное развитие — книги, тренинги, сертификации и т.д.
•Тимбилдинги и развлекательные мероприятия.
•25 оплачиваемых дней отпуска, 1 дополнительный день за каждые 2 года работы.
•Полностью распределённая и удалённая работа.
Если вы заинтересованы, пожалуйста, отправьте резюме только на английском языке. Свяжутся только с кандидатами, прошедшими предварительный отбор.
