A Pearson VUE számítógépes tesztelési és képesítéstanúsítási szolgáltatásokat nyújt különböző ágazatokban, többek között a tanácsadás, az egészségügy és a logisztika területén működő szervezetek számára. Platformja támogatja a nagy jelentőségű tanúsító- és szakmai vizsgákat, valamint eszközöket kínál a vizsgák ütemezéséhez, a vizsgázói erőforrásokhoz és a tesztelési körülményekhez való alkalmazkodáshoz. A Pearson VUE azzal járul hozzá a szakmai fejlődéshez és az iparági szabványokhoz, hogy segíti a vizsgatulajdonosokat a készségek felmérésében, a vizsgázókat pedig tudásuk igazolásában. A vállalat toborzási tevékenysége kiterjed a vizsgáztatás lebonyolítására és a vizsgázói élményre összpontosító nagy nemzetközi csapatra.
Szoftvermérnöki vezető, mesterséges intelligencia és adatplatformok
Vezesse a mesterséges intelligenciában jártas mérnökcsapatokat, és korszerűsítse a Pearson VUE Data Foundations platformját. A szolgáltatás folytonosságának fenntartása mellett fejlessze a felhő-, adat- és ágensalapú képességeket.
Leírás
- Határozza meg a csapat prioritásait, szállítási vállalásait és működési gyakorlatát.
- Ossza ki a munkát, kezelje az eszkalációkat, hárítsa el az akadályokat, és javítsa a folyamatokat.
- Vegyen fel mérnököket, és tartsa fenn a mesterséges intelligenciában jártas mérnöki munka elvárásait.
- Alkalmazzon védőkorlátokat, emberi felülvizsgálatot és tartalék megoldásokat, eszkalációs útvonalakat és tájékoztatást az ágensfunkcióknál az érintett termékfelületeken.
- Követeljen meg meghatározott megfelelési kritériumokkal és kiadási kapukkal rendelkező értékelési készleteket, mielőtt a modellalapú funkciók eljutnak a diákokhoz.
- Kövesse a megbízhatóságot, a hallucinációkat, a modell teljesítményét és az eltéréseket a rögzített küszöbértékekhez viszonyítva.
- Követeljen meg specifikációközpontú fejlesztést, szerződéses és negatív tesztelést, automatizált egyesítési kapukat és modellalapú értékeléseket.
- Irányítsa a szabályozott közös könyvtárakhoz, MCP-szerverekhez, értékelési csomagokhoz és arany standard adathalmazokhoz való hozzájárulásokat.
- Fejlessze a csapat készségeit, vezesse a teljesítmény- és karrierbeszélgetéseket, és készítsen utódlási terveket.
- Valósítsa meg a Data Foundations mérnöki feladatait, beleértve az ütemterveket, a platform felkészítését, a migráció ütemezését, az átállás tervezését, a függőségek kezelését, valamint a forrásrendszerek és a downstream felhasználók közötti koordinációt.
- Határozzon meg szabványokat az adatszerződésekre, minőségi kapukra, adateredetre, megfigyelhetőségre, hozzáférés-vezérlésre, működési felkészültségre és támogatási felelősségre.
- Dolgozzon együtt a Termék, Adatmérnökség, Adatelemzés, Megoldástervezés, Biztonság, Megfelelőség, DevOps/SRE és beszállítói csapatokkal.
- A platform folytonosságának fenntartása mellett vezesse át a régi .NET, ASP.NET WebForms/MVC, AngularJS, jQuery és SQL Server platformokat React, TypeScript, modern .NET REST-szolgáltatások, konténerek, AWS és eseményvezérelt API-k használatára.
Követelmények
- Legalább négy év tapasztalat éles szoftvert szállító mérnökök vezetésében, beleértve a felvételt, a teljesítménymenedzsmentet és a fejlesztést.
- Olyan mérnöki háttér, amely támogatja a műszaki döntések felülvizsgálatát és a mesterséges intelligenciában jártas mérnökök bizalmának elnyerését.
- Tapasztalat modellalapú vagy ágensfunkciók valós felhasználókhoz történő eljuttatásában, kiadás előtti értékeléssel és kiadás utáni megfigyeléssel együtt.
- Tapasztalat minőségi kapuk kezelésében a szállítási elvárások teljesítése mellett.
- Tapasztalat régi és célplatformok egyidejű kezelésében.
- Képesség különböző időzónákban dolgozó, elosztott csapat vezetésére, erős írásbeli kommunikációs gyakorlatokkal.
- Tapasztalat szabályozott vagy adatvédelmi szempontból érzékeny környezetben; a K-12 és FERPA tapasztalat előnyt jelent.
- Kapcsolódó végzettség vagy azzal egyenértékű gyakorlati tapasztalat.
- Ismeretek a mesterséges intelligencia, információbiztonság, problémamegoldás, műszaki ítélőképesség, API-kezelés, felhőalapú számítástechnika, adatbiztonság, DevOps, szoftvertervezés, MI-ügynökök, AutoAI, LLM-ek, generatív MI, MI által létrehozott tartalmak minőségének értékelése, teljesítménymenedzsment, kódellenőrzés, MI-képességek szállítása, az MI-eszközök használatának mérése, újrafelhasználható mérnöki eszközök, értékelési csomagok, adatplatform-alapok, integrációs és migrációs felügyelet, megbízhatóság, megfigyelhetőség és tesztelés területén.
Juttatások
- Távoli munkavégzés.
- Teljes munkaidős foglalkoztatás.