Bolder Apps — агентство разработки мобильных и веб-приложений с фокусом на искусственном интеллекте, расположенное в Майами и работающее со стартапами и компаниями по всему миру. Команда сопровождает весь жизненный цикл продукта: от разработки стратегии и UI/UX-дизайна до нативной и кроссплатформенной разработки мобильных приложений с использованием Flutter, Swift и Kotlin, а также веб-разработки на React, Node.js и Laravel. Агентство также занимается архитектурой серверной части, оптимизацией роста, усилением команд, постоянной поддержкой и интеграцией ИИ. Bolder Apps работает над проектами в сферах финтеха, здравоохранения, электронной коммерции, социальных сетей и лайфстайла, поэтому компания может быть интересна специалистам в области разработки продуктов, клиентского сервиса и прикладного ИИ.
Инженер по приложениям на базе LLM — удалённая работа в Аргентине
Создавайте и эксплуатируйте производственные конвейеры на базе LLM для Bolder Apps, студии AI-продуктов. Руководите извлечением данных, оценкой, надёжностью и оптимизацией затрат в мультимодальных рабочих процессах.
Описание
- Руководить производственными конвейерами LLM от начала до конца: от приёма данных, мультимодальных вызовов моделей и структурированных записей до хранения, оценки уверенности, повторных попыток и идемпотентного повторного сканирования.
- Разрабатывать стратегии промптов и схем, включая ограниченные или согласованные со схемой выходные данные, чтобы получать стабильные результаты, готовые для продукта.
- Создавать системы классификации и фильтрации с сопоставлением таксономий, демографическими критериями или критериями аудитории, устранением дубликатов и очисткой данных.
- Создавать инструменты оценки с использованием эталонных наборов данных, регрессионного тестирования и рабочих производственных метрик.
- Отслеживать качество по целевым показателям полноты, доли дубликатов, ошибочных включений, доступности изображений и связанным SLA продукта.
- Снижать задержки и расходы с помощью контроля токенов, выбора уровня модели, кэширования и пакетной обработки.
- Повышать надёжность длительных асинхронных задач с помощью тайм-аутов, частичного восстановления, контроля памяти и безопасных производственных релизов.
- Работать с командами Flutter/мобильной разработки и QA над контрактами полей, процессами проверки и расследованием инцидентов.
- Поддерживать документацию архитектуры и эксплуатационные инструкции, обеспечивающие совместную ответственность.
- Отслеживать Gemini и сопоставимые API LLM, рекомендуя изменения моделей, стратегии резервного переключения и улучшения схем.
Требования
- Подтверждённый опыт создания производственных приложений на базе LLM, включая промптинг, структурированные выходные данные, повторные попытки, наблюдаемость и восстановление после сбоев.
- Продвинутый практический опыт работы с Google Gemini для мультимодальных рабочих процессов с текстом, изображениями и документами, а также структурированного извлечения данных.
- Практический опыт работы как минимум с одной дополнительной крупной платформой LLM, например OpenAI или Anthropic.
- Опыт извлечения структурированной информации из HTML, PDF, изображений и смешанного контента в формате электронных писем.
- Опыт разработки систем классификации и таксономий на основе результатов LLM.
- Сильные навыки оценки, включая офлайн-тесты, регрессионные наборы и производственные метрики, связанные с определёнными критериями приёмки.
- Понимание методов контроля затрат и задержек, включая бюджеты токенов, менее дорогие уровни моделей, кэширование и пакетную обработку.
- Опыт разработки серверной части на Python с бессерверными облачными платформами, такими как Cloud Functions, и документными базами данных, такими как Firestore, либо сопоставимыми шаблонами GCP.
- Владение английским языком на уровне C1 или выше.
- Готовность пересекаться по рабочему времени примерно до 17:00 по восточному времени США, когда требуется оперативная координация.
- Сильное чувство ответственности, включая реалистичную оценку сроков, раннюю эскалацию блокеров и доведение релизов до завершения.
- Желателен опыт работы с фреймворками LLM, согласованными со схемами, Google Document AI или сопоставимыми технологиями OCR и анализа документов, соответствием требованиям Gmail API/OAuth, компьютерным зрением, эксплуатацией Firebase/GCP, производственными наборами данных для оценки или агентской и мультиклиентской студийной работой.
Преимущества
- Полностью удалённая работа с возможностью асинхронного взаимодействия и пересечением примерно до 17:00 по восточному времени США, когда этого требует координация с клиентом или релизом.
- Ежемесячное сотрудничество на основе фиксированного вознаграждения, сфокусированное на регулярной работе с AI-конвейерами и поддержании производственного качества и контроля затрат.
- Значительная самостоятельность в разработке промптов, схем, методов оценки и практик развёртывания.
- Прямое сотрудничество с руководителями проектов, мобильными инженерами и лицами, принимающими решения.
- Бюджет на LLM и облачные инструменты, необходимые для эффективной работы.
- Доступ к сети коллег — разработчиков продуктовых решений, работающих над связанными клиентскими проектами.