Quantum Machines opracowuje technologie na potrzeby praktycznych obliczeń kwantowych, koncentrując się na systemach sterowania, które pomagają naukowcom i inżynierom obsługiwać zaawansowany sprzęt kwantowy. Platforma Quantum Orchestration łączy narzędzia potrzebne do programowania, zarządzania i optymalizacji eksperymentów kwantowych, wspierając pracę od etapu rozwoju systemów po ich wdrożenie. Zespół firmy, tworzony przez naukowców zajmujących się technologiami kwantowymi i inżynierów, pracuje nad infrastrukturą, która ma przenieść technologie kwantowe ze środowisk badawczych do rzeczywistych zastosowań.
Dyrektor techniczny ds. tworzenia rozwiązań AI (zdalnie, Izrael)
Twórz agentów AI, automatyzacje, aplikacje wewnętrzne i systemy zarządzania wiedzą dla Quantum Machines. Wspieraj wdrażanie rozwiązań w organizacji CTO i opracowuj materiały techniczne dla klientów.
Opis
- Tworzyć i wdrażać aplikacje AI, agentów, niestandardowe umiejętności, zautomatyzowane przepływy pracy i narzędzia wewnętrzne
- Projektować, rozwijać, wdrażać i utrzymywać rozwiązania AI w środowiskach zarządzanych przez IT i DevOps
- Dobierać odpowiednie narzędzia oraz tworzyć zarządzany i łatwy do przeszukiwania system zarządzania wiedzą na potrzeby treści wewnętrznych i materiałów dla klientów
- Tworzyć programy wdrożenia technicznego dostosowane do organizacji CTO
- Identyfikować i ustalać priorytety wartościowych możliwości zastosowania AI w Customer Success, dziale wsparcia, produkcie i szerzej rozumianej organizacji CTO
- Integrować systemy biznesowe, hurtownie danych, interfejsy API i magazyny wektorowe, aby zapewnić niezawodne wyszukiwanie informacji i automatyzację
- Stosować kontrolę wersji, walidację wyników, obsługę błędów i monitorowanie promptów, umiejętności oraz przepływów pracy wielu agentów
- Śledzić wdrożenie i rezultaty, prowadzić działania umożliwiające korzystanie z rozwiązań, dokumentować praktyczne wskazówki i rozszerzać ich użycie
- Określać potrzeby techniczne i hostingowe we współpracy z IT i DevOps
- Wdrażać rozwiązania zgodnie z wymaganiami firmy dotyczącymi bezpieczeństwa i zarządzania danymi, pomagając jednocześnie ustanawiać praktyczne standardy AI
- Współpracować z twórcą rozwiązań AI w marketingu, aby udostępniać komponenty wielokrotnego użytku i zapobiegać dublowaniu pracy
Wymagania
- Przejmować odpowiedzialność za nowe wyzwania, identyfikować problemy, kwestionować prośby o niskiej wartości i dostarczać praktyczne rozwiązania
- Rozumieć architekturę systemów, przepływy danych i bezpieczeństwo, oceniając wpływ operacyjny
- Praktycznie pracować z nowymi modelami AI, SDK, wektorowymi bazami danych i frameworkami agentowymi
- Przekładać nietechniczne przepływy pracy na użyteczne rozwiązania i komunikować wymagania zespołom IT oraz bezpieczeństwa
- Porządkować złożoną wiedzę ekspercką w ustrukturyzowane i użyteczne systemy
- Mieć co najmniej trzy lata praktycznego doświadczenia w inżynierii oprogramowania, aplikacji lub danych oraz wdrażaniu narzędzi produkcyjnych
- Bardzo dobrze znać Python i/lub TypeScript/JavaScript, w tym czytanie, debugowanie i audytowanie kodu
- Mieć praktyczne doświadczenie w tworzeniu rozwiązań LLM, obejmujące projektowanie promptów i kontekstu, agentów lub przepływów agentowych oraz integrację modeli za pomocą API
- Znać SQL, modelowanie danych, interfejsy REST API i webhooki
- Mieć doświadczenie z hurtownią danych, taką jak Snowflake
- Umieć komunikować wymagania dotyczące infrastruktury i bezpieczeństwa zespołom IT i DevOps oraz bezpiecznie tworzyć rozwiązania w ramach ustalonych wytycznych
- Biegle posługiwać się językiem angielskim w mowie i piśmie
- Doświadczenie z RAG, systemami wyszukiwania, wektorowymi bazami danych, takimi jak Pinecone, Qdrant lub Chroma, albo frameworkami agentowymi, takimi jak LangChain, LlamaIndex lub CrewAI, będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie z platformami baz wiedzy i dokumentacji, takimi jak Confluence, Guru lub Document360, będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie z Salesforce, Jira, Slack, Microsoft 365 lub platformami automatyzacji, takimi jak Workato, n8n lub Make, będzie dodatkowym atutem
- Wykształcenie lub przygotowanie akademickie w dziedzinie informatyki albo inżynierii oprogramowania będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie w firmie B2B z branży deep tech, sprzętu lub oprzyrządowania naukowego będzie dodatkowym atutem
Benefity
- Ogłoszenie nie określa świadczeń, dodatkowych korzyści ani dodatkowego wynagrodzenia.