AI Fund היא סטודיו להון סיכון המסייע בהקמה ובפיתוח של חברות המבוססות על בינה מלאכותית. היא עובדת עם מייסדים ועם חלוצי טכנולוגיה בתפקיד של שותפה-מייסדת בעלת מיעוט, ותומכת ביצירת יישומי בינה מלאכותית בתחומים ובהם תעשייה, בריאות הנפש, חינוך ובריאות. פעילותה משלבת בניית מיזמים עם תמיכה מעשית בצוותים המשתמשים בבינה מלאכותית כדי להתמודד עם אתגרים בענפים מגוונים.
מהנדס תוכנה, מערכות בינה מלאכותית (עבודה מרחוק מארה״ב)
בניית סוכני LLM מוכנים לייצור עבור פלטפורמת מודיעין הבטיחות הארגונית של Haven Safety. אחריות על מערכות אחזור, הערכה, נראות ואמינות לחקירות קריטיות לבטיחות.
תיאור
- פיתוח והפעלה של צינורות LLM רב־שלביים המתאמים קריאות למודלים ולכלים, שאילתות גרפים, אחזור, שערי איכות והעברת משימות לסוכנים מומחים.
- הרחבת צוות הסוכנים המתואם ושכבת התזמור של Haven מראיות לאירועים דרך ניתוח וביקורת ועד ללמידה ארגונית.
- יצירת שכבת ההקשר באמצעות מעבר ב־Neo4j, חיפוש וקטורי ואחזור היברידי.
- פיתוח מערכי נתונים להערכה, שיטות ניקוד, חבילות בדיקות נסיגה, השוואות מודלים, לולאות ביקורת אנושית וייחוס איכות ברמת השלב.
- הוספת מעקב, ביקורת על קריאות כלים, ניטור עלויות וזמני השהיה, התאוששות מתקלות ולוחות מחוונים לאיכות.
- זיהוי לולאות של סוכנים, הזיות וסחיפת ביצועים שקטה לפני שישפיעו על הלקוחות.
- בחירה בין מודלים של OpenAI, Anthropic ו־Google בהתאם לדרישות המשימה.
- עבודה צמודה עם צוותי המוצר והנדסת הידע.
- תרומה לכיוון מפת הדרכים של הבינה המלאכותית.
- תכנון, אספקה, מכשור ושיפור מתמיד של מערכות בינה מלאכותית ומערכות הסקה של LLM באמצעות ראיות מהייצור.
- דיווח ישיר ל־CTO.
דרישות
- ניסיון בהנדסת בינה מלאכותית או למידת מכונה, כולל אספקת מערכות LLM המשמשות לקוחות אמיתיים.
- ניסיון מעשי בבנייה ובפתרון תקלות בתהליכי עבודה רב־שלביים המשתמשים בכלים, עם LangGraph, LangChain או מסגרת דומה.
- גישה שיטתית להערכת LLM באמצעות מערכי נתונים מייצגים, בדיקות נסיגה, שיטות LLM כשופט או לולאות ביקורת אנושית.
- ניסיון בהכנת הקשר ל־LLM, עם היגיון ברור לגבי מה לאחזר, כמה לאחזר ומדוע.
- אחריות על מערכות ייצור לאורך פריסה, ניטור ותגובה לאירועים, כולל אבחון ופתרון של תקלות או נסיגות.
- יכולת לעבוד עם ספקי מודלים שונים ולהסביר פשרות הנוגעות לאיכות, זמן השהיה, עלות, הקשר וסיכון תפעולי.
- ניסיון ב־Neo4j וב־Cypher או במסד נתוני גרפים דומה הוא יתרון משמעותי, לצד יכולת ללמוד במהירות מידול נתוני גרפים.
- מיומנויות Python מתקדמות.
- ניסיון ייצור עם FastAPI, שירותים אסינכרוניים, בדיקות, נראות וממשקים ניתנים לתחזוקה.
- יתרון: מומחיות ב־Cypher, התפתחות סכמות, תבניות MERGE, embeddings ותפעול גרף ידע חי.
- יתרון: מודעות להזרקת פרומפטים, מניעת דליפת הקשר, בידוד דיירים, בקרת גישה מבוססת תפקידים והפרדת שכבות מדיניות.
- יתרון: ניסיון בהפעלת שירותי בינה מלאכותית בייצור ב־Azure ובעבודה עם Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch או פלטפורמה דומה.
- ניסיון קודם בעבודה בסביבה ארגונית הוא יתרון משמעותי.
- על המועמדים להתגורר בארצות הברית; מעבר מקום אינו נלקח בחשבון.
הטבות
- עבודה על אתגרי הסקה משמעותיים בבינה מלאכותית.
- הצטרפות לצוות שמעדיף הערכה כחלק מרכזי מהפרקטיקה ההנדסית שלו.
- אספקת טכנולוגיה בעלת השפעה ישירה ונראית לעין על הלקוחות.
- לקיחת אחריות רחבה בצוות קטן.
- קבלת משוב ישיר מצוותי בטיחות וממשתמשי קצה.
- עבודה צמודה עם ה־CTO, צוות המוצר וצוות הנדסת הידע.
- קבלת החלטות טכניות בעלות משמעות וראיית התוצאות מגיעות במהירות ללקוחות.