CodeNinja Inc. — консалтинговая технологическая компания, которая помогает бизнесу создавать, модернизировать и управлять программным обеспечением и ИТ-операциями. Компания предоставляет услуги в области разработки программного обеспечения с применением искусственного интеллекта, разработки приложений, облачных вычислений, корпоративных решений, управляемых ИТ-услуг и усиления команд специалистами. Также компания поддерживает инициативы цифровой трансформации и обладает экспертизой, востребованной консалтинговыми, логистическими и SaaS-организациями, которым нужны масштабируемые технологические системы и дополнительные инженерные ресурсы.
Ведущий AI-инженер / архитектор агентного ИИ — Эр-Рияд, гибридный формат
Ведущий AI-инженер и архитектор агентного ИИ, проектирующий безопасные и масштабируемые платформы на базе LLM и RAG для банковских и финансовых клиентов CodeNinja. Руководит архитектурой, внедрением и оптимизацией промышленных AI-решений, а также наставничеством инженерных команд.
Описание
- Создавать корпоративные AI-решения с современными LLM и фреймворками агентного ИИ
- Проектировать мультиагентные системы для планирования, рассуждений, использования инструментов и оркестрации рабочих процессов
- Разрабатывать готовые к промышленной эксплуатации RAG-платформы на основе структурированных и неструктурированных корпоративных данных
- Создавать масштабируемые API и AI-сервисы на Python и современных серверных фреймворках
- Создавать фреймворки оценки качества, безопасности и производительности LLM
- Повышать скорость отклика AI-приложений, пропускную способность и эффективность инфраструктуры
- Развёртывать и эксплуатировать опенсорсные LLM в промышленной среде
- Взаимодействовать с архитекторами, владельцами продуктов, бизнес-аналитиками и командами DevOps при создании корпоративных AI-платформ
- Применять корпоративные стандарты безопасности, управления и ответственного использования ИИ
- Наставлять инженерные команды и развивать повторно используемые AI-практики и фреймворки
- Самостоятельно реализовывать корпоративные AI-платформы, мультиагентные системы, RAG-ассистентов по знаниям, AI-копилотов, фреймворки оценки LLM, промышленные AI API, решения для наблюдаемости и безопасные, масштабируемые и экономичные развёртывания
Требования
- 8–12+ лет опыта в разработке программного обеспечения
- 5+ лет практического опыта в области искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ
- Глубокие знания машинного обучения, глубокого обучения, NLP, архитектур трансформеров, LLM и моделей эмбеддингов
- Экспертное владение Python
- Прочные основы программной инженерии
- Опыт разработки серверных систем промышленного уровня
- Опыт работы с RESTful API и микросервисами
- Опыт асинхронного программирования и масштабируемых архитектур
- Опыт работы с FastAPI, Flask или сопоставимыми фреймворками
- Практический опыт проектирования и внедрения агентных AI-решений с LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel или LlamaIndex Workflows
- Опыт мультиагентной оркестрации, агентов планирования, вызова инструментов, процессов с участием человека, управления памятью и состоянием, а также паттернов взаимодействия агентов
- Обширный опыт создания корпоративных RAG-платформ
- Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными и графовыми базами данных и поисковыми технологиями
- Опыт создания систематических фреймворков оценки LLM
- Понимание обнаружения галлюцинаций, достоверности, релевантности ответов, точности и полноты контекста, обоснованности, токсичности и регрессионного тестирования
- Опыт внедрения защитных механизмов и наблюдаемости, включая трассировку промптов, аналитику токенов и затрат, мониторинг задержек, циклы обратной связи и отладку в промышленной среде
- Экспертное знание prompt engineering, включая Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, few-shot и структурированные промпты, вызов функций, JSON mode, оптимизацию и кэширование промптов, оптимизацию контекстного окна, эффективность токенов и оптимизацию затрат
- Практический опыт развёртывания опенсорсных LLM
- Опыт оптимизации GPU, пакетного вывода, сервинга моделей, автомасштабирования, многографовых развёртываний и квантования
- Опыт работы с MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, GitHub Actions или GitLab CI, версионированием моделей, отслеживанием экспериментов, хранилищами признаков, непрерывной оценкой и непрерывным развёртыванием
- Опыт работы с Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock или OpenAI Azure
- Опыт работы с PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch или OpenSearch
- Сильные аналитические способности и навыки решения проблем
- Отличные навыки коммуникации и управления заинтересованными сторонами
- Способность вести технические обсуждения и архитектурные ревью
- Опыт наставничества инженерных команд
- Умение работать в среде Agile-разработки
- Высшее образование по компьютерным наукам, искусственному интеллекту, информационным технологиям, инженерии или смежной специальности
Преимущества
- Вознаграждение зависит от опыта и квалификации
- Работа над технологическими инициативами и проектами цифровой трансформации корпоративного масштаба
- Возможность работать с банковскими и финансовыми услугами, ИИ, данными и новыми технологическими средами
- Возможности профессионального развития и обучения
- Совместная технически ориентированная рабочая среда
- Работа бок о бок с опытными специалистами в области технологий и консалтинга