AI Fund ir riska kapitāla studija, kas palīdz izveidot un attīstīt uzņēmumus, kuru pamatā ir mākslīgais intelekts. Sadarbojoties ar dibinātājiem un tehnoloģiju pionieriem, tā kļūst par mazākuma līdzdibinātāju un atbalsta mākslīgā intelekta lietojumu izstrādi tādās jomās kā ražošana, garīgā veselība, izglītība un veselības aprūpe. Tās darbā uzņēmumu veidošana tiek apvienota ar praktisku atbalstu komandām, kas izmanto mākslīgo intelektu dažādu nozaru izaicinājumu risināšanai.
Programmatūras inženieris, mākslīgā intelekta sistēmas (attālināts darbs ASV)
Veido ražošanai gatavus LLM aģentus uzņēmuma Haven Safety drošības informācijas platformai. Uzņemies atbildību par izgūšanu, novērtēšanu, novērojamību un drošībai kritisku izmeklēšanu uzticamības sistēmām.
Apraksts
- Izstrādāsi un darbināsi daudzpakāpju LLM konveijerus, kas koordinē modeļu un rīku izsaukumus, grafa vaicājumus, izgūšanu, kvalitātes pārbaudes un specializētu aģentu nodošanu.
- Paplašināsi Haven koordinēto aģentu komandu un orķestrēšanas slāni no incidentu pierādījumiem līdz analīzei, pārskatīšanai un uzņēmuma mēroga mācībām.
- Izveidosi konteksta slāni, izmantojot Neo4j traversēšanu, vektoru meklēšanu un hibrīdu izgūšanu.
- Izstrādāsi novērtēšanas datu kopas, vērtēšanas metodes, regresijas testu komplektus, modeļu salīdzinājumus, cilvēku pārskatīšanas ciklus un kvalitātes attiecināšanu pa posmiem.
- Pievienosi izsekošanu, rīku izsaukumu auditēšanu, izmaksu un latentuma uzraudzību, atkopšanos pēc kļūmēm un kvalitātes paneļus.
- Identificēsi aģentu ciklus, halucinācijas un nepamanāmu veiktspējas pasliktināšanos, pirms tā ietekmē klientus.
- Izvēlēsies starp OpenAI, Anthropic un Google modeļiem atbilstoši uzdevuma prasībām.
- Cieši sadarbosies ar produktu un zināšanu inženierijas komandām.
- Piedalīsies mākslīgā intelekta ceļveža virziena veidošanā.
- Projektēsi, piegādāsi, instrumentēsi un nepārtraukti uzlabosi mākslīgā intelekta un LLM spriešanas sistēmas, izmantojot ražošanas datus.
- Tieši atskaitīsies tehnoloģiju direktoram.
Prasības
- Pieredze mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās inženierijā, tostarp LLM sistēmu, ko izmanto reāli klienti, ieviešanā.
- Praktiska pieredze daudzpakāpju darbplūsmu, kas izmanto rīkus, izveidē un problēmu novēršanā ar LangGraph, LangChain vai salīdzināmu ietvaru.
- Sistemātiska pieeja LLM novērtēšanai, izmantojot reprezentatīvas datu kopas, regresijas testus, LLM kā vērtētāja metodes vai cilvēku pārskatīšanas ciklus.
- Pieredze konteksta sagatavošanā LLM modeļiem, skaidri pamatojot, ko izgūt, cik daudz izgūt un kāpēc.
- Ražošanas sistēmu pārvaldība no ieviešanas un uzraudzības līdz reaģēšanai uz incidentiem, tostarp kļūmju vai regresiju diagnosticēšana un novēršana.
- Spēja strādāt ar dažādiem modeļu nodrošinātājiem un izskaidrot kompromisus starp kvalitāti, latentumu, izmaksām, kontekstu un operacionālo risku.
- Ļoti vēlama: pieredze ar Neo4j un Cypher vai salīdzināmu grafu datubāzi, kā arī spēja ātri apgūt grafu datu modelēšanu.
- Padziļinātas Python prasmes.
- Ražošanas pieredze ar FastAPI, asinhroniem pakalpojumiem, testēšanu, novērojamību un uzturējamām saskarnēm.
- Vēlama: Cypher zināšanas, shēmas evolūcija, MERGE šabloni, iegulumi un dzīvas zināšanu grafa sistēmas darbība.
- Vēlama: izpratne par uzvedņu injekcijām, konteksta noplūdes novēršanu, nomnieku izolāciju, uz lomām balstītu piekļuvi un politikas slāņu nodalīšanu.
- Vēlama: pieredze ražošanas mākslīgā intelekta pakalpojumu darbināšanā Azure vidē un darbā ar Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch vai līdzīgu platformu.
- Ļoti vēlama: iepriekšēja pieredze darbā uzņēmuma vidē.
- Pretendentiem jāatrodas Amerikas Savienotajās Valstīs; pārcelšanās netiek apsvērta.
Priekšrocības
- Strādāsi pie nozīmīgiem mākslīgā intelekta spriešanas izaicinājumiem.
- Pievienosies komandai, kas savā inženierijas praksē par prioritāti izvirza novērtēšanu.
- Piegādāsi tehnoloģijas ar tiešu un redzamu ietekmi uz klientiem.
- Nelielā komandā uzņemsies plašu atbildību.
- Saņemsi tiešu ieguldījumu no drošības komandām un galalietotājiem.
- Cieši sadarbosies ar tehnoloģiju direktoru, produktu un zināšanu inženierijas komandām.
- Pieņemsi būtiskus tehniskus lēmumus un ātri redzēsi rezultātus nonākam pie klientiem.