Pearson VUE предоставя компютърно базирано тестване и услуги за сертифициране на организации от различни сектори, включително консултантски услуги, здравеопазване и логистика. Платформата му поддържа сертифициране с висока значимост и професионални изпити, като предлага инструменти за планиране на изпити, ресурси за кандидатите и адаптиране на условията за тестване. Като помага на организаторите на тестове да оценяват уменията, а на кандидатите да потвърждават знанията си, Pearson VUE допринася за професионалното развитие и индустриалните стандарти. Контекстът на наемане обхваща голям международен екип, съсредоточен върху провеждането на оценки и преживяването на кандидатите.
Мениджър софтуерно инженерство за AI и платформи за данни
Ръководете инженерни екипи с познания в областта на AI и модернизирайте платформата Data Foundations на Pearson VUE. Поддържайте непрекъснатостта на услугите, докато развивате облачните, информационните и агентните възможности за Pearson Virtual Schools.
Описание
- Определяйте приоритетите на екипа, ангажиментите за доставка и работните практики.
- Разпределяйте задачите, обработвайте ескалациите, премахвайте пречките и подобрявайте процесите.
- Наемайте инженери и поддържайте очакванията за инженерна работа с познания в областта на AI.
- Прилагайте предпазни мерки, човешки преглед и резервни решения, пътища за ескалация и уведомяване за агентни функции в съответните части на продуктите.
- Изисквайте набори за оценяване с определени критерии за успешно преминаване и контролни етапи преди пускане, преди функциите, базирани на модели, да достигнат до учениците.
- Следете надеждността, халюцинациите, работата на моделите и отклоненията спрямо установените прагове.
- Изисквайте разработка, започваща със спецификация, тестване на договори и негативно тестване, автоматизирани проверки при сливане и оценки, базирани на модели.
- Насочвайте приноса към управлявани споделени библиотеки, MCP сървъри, набори за оценяване и златни набори от данни.
- Развивайте уменията на екипа, провеждайте разговори за представянето и кариерата и създавайте планове за приемственост.
- Доставяйте инженерни решения за Data Foundations, включително пътни карти, готовност на платформата, последователност на миграцията, планиране на преминаването, управление на зависимостите и координация между изходните системи и потребителите надолу по веригата.
- Определяйте стандарти за договори за данни, проверки на качеството, произход на данните, наблюдаемост, контрол на достъпа, оперативна готовност и отговорност за поддръжката.
- Работете съвместно с екипите по продукти, инженеринг на данни, анализ на данни, архитектура на решения, сигурност, съответствие, DevOps/SRE и доставчици.
- Насочвайте платформите с наследени технологии .NET, ASP.NET WebForms/MVC, AngularJS, jQuery и SQL Server към React, TypeScript, съвременни .NET REST услуги, контейнери, AWS и API, управлявани от събития, като същевременно поддържате непрекъснатостта на платформата.
Изисквания
- Поне четири години опит в управлението на инженери, които доставят производствен софтуер, включително наемане, управление на представянето и развитие.
- Инженерен опит, който позволява преглед на технически решения и изграждане на доверие сред инженери с познания в областта на AI.
- Опит в доставянето на функции, базирани на модели или агенти, до реални потребители, включително оценяване преди пускане и наблюдение след пускане.
- Опит в поддържането на проверки на качеството при спазване на сроковете за доставка.
- Опит в едновременното управление на наследени и целеви платформи.
- Способност за ръководене на разпределен екип в различни часови зони и ефективна писмена комуникация.
- Опит в регулирана среда или среда, чувствителна към поверителността; опитът с образованието от детската градина до 12. клас (K-12) и FERPA е предимство.
- Подходяща диплома или равностоен практически опит.
- Познания по изкуствен интелект, информационна сигурност, решаване на проблеми, техническа преценка, управление на API, облачни изчисления, сигурност на данните, DevOps, софтуерен дизайн, AI агенти, AutoAI, големи езикови модели (LLM), генеративен AI, оценяване на качеството на съдържание, генерирано от AI, управление на представянето, преглед на код, доставка на възможности с AI, измерване на възприемането на AI инструменти, повторно използваеми инженерни инструменти, набори за оценяване, основи на данните, надзор на интеграцията и миграцията, надеждност, наблюдаемост и тестване.
Придобивки
- Възможност за дистанционна работа.
- Пълна заетост.