A peopleworth é uma empresa de consultoria B2B que atua na interseção entre recursos humanos, tecnologia para RH e bem-estar no trabalho. Ela ajuda pequenas e médias empresas a fortalecer suas operações de pessoas por meio da gestão de RH e folha de pagamento, programas de cultura e desempenho, serviços de aconselhamento e coaching, orientação sobre conformidade, suporte em cibersegurança e ferramentas operacionais oferecidas pelo seu peopleworth Employer Group. A empresa se concentra em ajudar as organizações a melhorar a eficiência, cumprir suas obrigações trabalhistas e apoiar o bem-estar dos funcionários à medida que crescem.
Mentor de Engenharia de IA - Remoto no Reino Unido
Oriente alunos em sistemas LLM em produção, IA responsável e engenharia prática por meio de sessões ao vivo, discussões na comunidade e acompanhamento individual. Ajude os participantes a conectar conceitos de engenharia de IA à prática profissional e ao desenvolvimento de carreira.
Descrição
- Liderar discussões na comunidade online que conectem o aprendizado semanal e o trabalho em projetos à prática real de engenharia de IA.
- Planejar e conduzir três sessões ao vivo de 60 minutos sobre a aplicação de conhecimentos técnicos em contextos do setor.
- Realizar sessões individuais estruturadas de 30 minutos com foco em conhecimentos do setor e orientação de carreira.
- Compartilhar aprendizados práticos sobre o desenvolvimento e a operação de sistemas baseados em LLM em produção.
- Ajudar os alunos a compreender caminhos para a engenharia de IA, expectativas de empregadores, qualidade de portfólio e padrões profissionais de engenharia.
- Trabalhar com colegas responsáveis pela entrega para levantar preocupações dos alunos, trocar feedback e contribuir para o conteúdo do programa e as práticas de engajamento.
- Demonstrar como RAG, design de recuperação, arquiteturas de agentes, avaliação, monitoramento, IA responsável e engenharia de produção se aplicam a situações profissionais.
- Adaptar o suporte para pessoas em transição de carreira, programadores experientes e engenheiros de software em atividade, com diferentes níveis de conhecimento inicial.
- Respeitar os limites das avaliações acadêmicas, sem atribuir notas, corrigir diretamente trabalhos avaliados ou fornecer ajuda passo a passo em tarefas avaliadas.
Requisitos
- Experiência profissional em engenharia de software, com responsabilidade prática pela criação e operação de sistemas baseados em LLM em produção.
- Experiência atual em uma função como Engenheiro de IA, Engenheiro de Aplicações de IA, Engenheiro de Software Sênior ou Principal, Engenheiro de Machine Learning, Líder Técnico, Engenheiro Principal, Arquiteto ou Consultor de Engenharia de IA.
- Conhecimento prático de APIs de LLM, chamadas de função, RAG, design de recuperação, arquiteturas de agentes, métodos de avaliação e otimização de custo ou latência.
- Sólidos fundamentos de engenharia de produção, incluindo testes, CI/CD, conteinerização, monitoramento e resposta a incidentes.
- Compreensão prática da implantação de IA responsável, incluindo governança, auditabilidade, avaliação de vieses, supervisão humana e considerações regulatórias.
- Experiência com ferramentas de desenvolvimento de software assistido por IA, incluindo conhecimento de falhas comuns e métodos para validar código gerado.
- Capacidade de explicar ideias técnicas complexas com clareza para pessoas com diferentes níveis de experiência técnica.
- Fortes habilidades de comunicação, facilitação, mentoria e construção de relacionamentos, com discernimento para orientar alunos em situações de incerteza sem ser excessivamente prescritivo.
- Conforto no uso de plataformas de aprendizagem e comunicação online.
- Experiência em ensino, mentoria, facilitação ou aprendizagem online é desejável.
- Mestrado é desejável, mas não obrigatório.
Benefícios
- Uma cultura de desempenho colaborativa e centrada nas pessoas.
- Oportunidades de crescimento em um ambiente dinâmico.
- A oportunidade de aplicar conhecimentos atuais do setor no desenvolvimento de profissionais emergentes de engenharia de IA.
- Participação flexível em um ambiente de aprendizagem remoto, sujeita aos requisitos da função.