Blend360 to firma świadcząca profesjonalne usługi, która pomaga przedsiębiorstwom z listy Fortune 1000 oraz innym dużym organizacjom rozwiązywać złożone wyzwania biznesowe dzięki sztucznej inteligencji, analityce danych i rozwiązaniom opartym na danych. Jej działalność obejmuje analizę biznesową, inżynierię danych, data science, MLOps i zarządzanie danymi. Firma łączy wyspecjalizowane zespoły oraz technologie AI, wspierając organizacje z sektorów ochrony zdrowia, usług finansowych, energetyki, handlu detalicznego, technologii, mediów i telekomunikacji, a także podróży i hotelarstwa. Działalność Blend360 została wyróżniona między innymi tytułem „Rozwiązanie wspierające AI roku” oraz uwzględnieniem firmy w zestawieniu „Najlepsi dostawcy usług generatywnej AI 2024”.
Główny inżynier AI — praca zdalna w Argentynie
Kieruj dostarczaniem gotowych do wdrożenia rozwiązań RAG, systemów agentowych i rozwiązań LLM w Blend360. Zarządzaj zespołami inżynierów AI, rozwijając ewaluację, MLOps i skalowalną infrastrukturę.
Opis
- Odpowiadać za realizację projektów od początku do końca, w tym zarządzanie, komunikację z interesariuszami i odpowiedzialność za wyniki
- Budować i rozwijać wysokowydajny zespół inżynierów AI
- Ustalać standardy techniczne i promować pragmatyczną kulturę inżynieryjną skoncentrowaną na jakości
- Prowadzić przygotowywanie ofert i działania związane z nowym biznesem, oceniając wykonalność techniczną oraz wyjaśniając klientom ryzyka i kompromisy
- Ustalać praktyczne granice i oczekiwania dotyczące możliwości AI
- Przeprowadzać przeglądy techniczne i oceniać architektury rozwiązań
- Kierować projektowaniem i dostarczaniem gotowych do produkcji systemów RAG, frameworków agentowych i aplikacji LLM
- Prowadzić zaawansowane prace nad projektowaniem promptów, obejmujące tworzenie instrukcji, przykłady few-shot, ustrukturyzowane wyniki oraz prompty narzędzi i agentów
- Oceniać wykonalność rozwiązań opartych na promptach, RAG, dostrajaniu i tradycyjnym uczeniu maszynowym
- Wspierać inżynierów w projektowaniu systemów AI i wdrażaniu ich na produkcji
- Tworzyć ramy ewaluacji z wykorzystaniem LLM-as-a-judge, recall@k, precision@k oraz kryteriów go/no-go
- Prowadzić kontrolowane eksperymenty obejmujące prompty, retrievery, sposoby dzielenia na fragmenty i modele
- Wdrażać metody wykrywania i klasyfikowania błędów modeli
- Definiować standardy niezawodności produkcyjnych systemów AI
- Rozwijać skalowalną infrastrukturę inferencyjną i potoki CI/CD
- Automatyzować procesy MLOps i LLMOps związane ze śledzeniem, wersjonowaniem, wdrażaniem, monitorowaniem i ponownym trenowaniem
- Projektować API, mikrousługi i warstwy orkiestracji zoptymalizowane pod kątem opóźnień, kosztów i niezawodności
- Podejmować decyzje infrastrukturalne równoważące jakość techniczną i efektywność biznesową
Wymagania
- Co najmniej pięć lat doświadczenia w budowaniu i wdrażaniu produkcyjnych rozwiązań AI
- Ekspercka znajomość języka Python
- Bardzo dobra znajomość pracy z Gitem
- Doświadczenie w wersjonowaniu i wdrażaniu systemów uczenia maszynowego oraz dużych modeli językowych
- Solidne doświadczenie z AWS, Azure lub GCP; preferowany Azure
- Znajomość konteneryzacji i orkiestracji
- Praktyczne doświadczenie z RAG, w tym dzieleniem na fragmenty, embeddingami, wyszukiwaniem, rerankingiem i ewaluacją
- Udokumentowane doświadczenie w MLOps lub LLMOps z MLflow, Weights & Biases albo porównywalnymi narzędziami
- Praktyczna znajomość projektowania ewaluacji, w tym metryk, przygotowywania zbiorów danych i ustrukturyzowanych eksperymentów
- Doświadczenie w tworzeniu architektur sterowanych zdarzeniami, API i mikrousług
- Umiejętność jasnej komunikacji z zespołami inżynieryjnymi i kadrą kierowniczą
- Dobre rozeznanie w rekrutacji i budowaniu zespołów, poparte doświadczeniem mentoringowym
- Zaawansowany angielski wymagany do komunikacji z globalnymi zespołami i kierownictwem klienta
- Co najmniej dwa lata bezpośredniego kierowania zespołem lub doświadczenia w zarządzaniu technicznym
Benefity
- Możliwości uzyskania certyfikatów AWS, Databricks i Snowflake
- Dostęp do ścieżek edukacyjnych skoncentrowanych na AI
- Plany nauki dopasowane do roli, kursy i dodatkowe możliwości certyfikacji
- Dostęp do Udemy Business
- Lekcje języka angielskiego
- Możliwości wyjazdów na konferencje branżowe i spotkania z klientami
- Planowanie rozwoju kariery i programy mentoringowe
- Nagrody z okazji urodzin, rocznic pracy i innych ważnych osobistych wydarzeń
- Sprzęt zapewniany przez firmę
- Elastyczne opcje pracy
- Dodatkowe świadczenia mogą różnić się w zależności od lokalizacji w Ameryce Łacińskiej