Lifelancer — это платформа подбора специалистов на базе ИИ, ориентированная на отрасли наук о жизни, фармацевтику и ИТ. Она помогает квалифицированным специалистам представить свой опыт, находить международные вакансии и проектные возможности, а также связываться с работодателями, которым нужны специалисты с узкой экспертизой. Для команд по подбору персонала Lifelancer объединяет поиск кандидатов с помощью ИИ с поддержкой найма и расчёта заработной платы в нескольких странах, включая вопросы соблюдения нормативных требований.
Главный инженер по машинному обучению, генеративный ИИ (удалённо, США)
Руководите проверкой концепций в области больших языковых моделей, агентного ИИ и машинного обучения для бизнеса биотехнологических препаратов Amgen. Превращайте проверенные решения в готовые к корпоративному использованию приложения.
Описание
- Сотрудничайте с руководителями бизнеса, чтобы понимать рабочие процессы, проблемы и цели.
- Выявляйте возможности применения ИИ и определяйте критерии успешных решений.
- Руководите межфункциональными командами, превращая неясные возможности в целевые инициативы в области ИИ.
- Определяйте приоритеты, техническое направление, критерии успеха и планы внедрения для проверки концепций.
- Проектируйте и создавайте прототипы решений на основе ИИ, используя большие языковые модели, агентные рабочие процессы, генерацию с дополненной выборкой, конвейеры данных, API, облачные сервисы и корпоративные платформы.
- Лично отвечайте за важные технические задачи.
- Проверяйте техническую реализуемость и коммерческую ценность с помощью практических экспериментов.
- Учитывайте готовность данных, интеграцию, пользовательский опыт, безопасность, соответствие требованиям, производительность, стоимость и эксплуатацию.
- Проектируйте масштабируемые архитектуры и создавайте повторно используемые компоненты, документацию, записи о принятых решениях и материалы для передачи.
- Помогайте продуктовым и платформенным командам превращать успешные проверки концепций в корпоративные решения.
- Формируйте инженерные стандарты благодаря техническому лидерству и наставничеству.
- Влияйте на проектные решения, совершенствуйте процессы поставки и помогайте командам справляться с неопределённостью.
Требования
- Докторская степень и 2 года опыта инженером по машинному обучению; магистерская степень и 6 лет; степень бакалавра и 8 лет; степень младшего специалиста и 10 лет; либо аттестат о среднем образовании или GED и 12 лет опыта.
- Значительный опыт в машинном обучении и разработке ПО, включая старшую техническую ответственность за приложения, доведённые дальше стадии прототипа или пилота.
- Продвинутые навыки full-stack-разработки.
- Свободное владение Python.
- Опыт создания API, серверных приложений, пользовательских интерфейсов и интеграций данных.
- Опыт применения современных практик проектирования ПО.
- Практический опыт работы с облачными платформами, например AWS.
- Опыт DevOps: Terraform или сопоставимые средства описания инфраструктуры как кода, контейнеры, CI/CD, автоматизированное развёртывание и наблюдаемость.
- Уверенные практические знания генеративного ИИ и проектирования приложений машинного обучения.
- Опыт выбора, оценки и запуска моделей, а также сравнения управляемых сервисов, инструментов с открытым исходным кодом и индивидуальных разработок.
- Опыт работы с корпоративной архитектурой и шаблонами интеграции.
- Знание средств контроля доступа, обработки конфиденциальных данных, надёжности, производительности и сопровождаемости.
- Опыт разработки количественных и качественных методов оценки приложений ИИ.
- Сильные инженерные практики: автоматизированное тестирование, контроль версий, модульное проектирование, проверка кода, документация и инструменты разработки с ИИ.
- Техническое лидерство, подтверждённое архитектурными решениями, наставничеством и сотрудничеством с бизнес-командами, продуктовыми, инженерными, защитными и платформенными командами.
- Не менее 2 лет руководства командами, проектами или программами либо распределения ресурсов.
- Грамотная устная и письменная коммуникация.
- Опыт объяснения технических вариантов и компромиссов технической и бизнес-аудитории.
Преимущества
- Полный пакет льгот для сотрудников, включая пенсионный и накопительный план с существенными взносами компании.
- Групповое медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения.
- Страхование жизни и от потери трудоспособности.
- Счета для гибких расходов.
- Ежегодная дискреционная программа премирования.
- Долгосрочные поощрения в виде акций.
- Отмеченные наградами программы отпусков.
- Гибкие условия работы, где это возможно.
- Возможности профессионального развития.
- Поддержка баланса между работой и личной жизнью.
- Финансовые планы с возможностью копить на пенсию и другие цели.