Ryz Labs создаёт стартапы с нуля и помогает развивающимся компаниям масштабировать операционную деятельность. Работая в сферах консалтинга, логистики и маркетинга, компания предлагает решения по подбору технических специалистов, помогающие молодым предприятиям разрабатывать продукты, укреплять команды и конкурировать на быстро меняющихся рынках.
Ведущий инженер по машинному обучению — Ryz Labs (удалённо из Аргентины)
Руководите разработкой и эксплуатацией производственных систем машинного обучения и масштабируемой ИИ-платформы для международного клиента Ryz Labs. Отвечайте за распределённую архитектуру, MLOps и средства защиты систем на базе больших языковых моделей.
Описание
- Развёртывать и эксплуатировать модели ИИ в производственной среде в больших масштабах.
- Отслеживать качество моделей, частоту галлюцинаций, дрейф, задержку и расходы на инфраструктуру.
- Проектировать распределённые микросервисы с событийным взаимодействием на Python, Go или TypeScript.
- Создавать инфраструктуру как код и конвейеры CI/CD для надёжной поставки сервисов.
- Настраивать права агентов, процессы проверки человеком, изоляцию данных и защиту от внедрения промптов.
- С самого начала работать с менеджерами по продукту, превращая бизнес-потребности в масштабируемые технические решения.
- Объяснять компромиссы архитектуры руководителям и старшим представителям клиента.
- Помогать разрабатывать передовые ИИ-платформы для международного клиента.
- Выступать старшим техническим экспертом в области производственных систем, прикладного ИИ и инженерных практик.
Требования
- Иметь 12–15 и более лет опыта в разработке программного обеспечения, пройдя путь от серверной разработки и архитектуры распределённых систем до производственного машинного обучения.
- Обладать глубокими знаниями MLOps, оценки моделей, продвинутого RAG, векторного поиска с использованием эмбеддингов, HNSW и гибридного поиска, а также дообучения моделей.
- В совершенстве владеть распределёнными системами, микросервисами и асинхронными событийными архитектурами на Python, Go или TypeScript.
- Иметь практический опыт работы с Docker, AWS, Google Cloud или Azure, а также с автоматизированной поставкой через CI/CD.
- Понимать безопасность больших языковых моделей, моделирование угроз, контроль границ данных и безопасность агентов в практических средах.
- Свободно владеть английским языком.
- Уметь ясно объяснять сложные технические решения руководителям клиента и нетехническим заинтересованным сторонам.
- Желателен опыт работы с инструментами оркестрации мультиагентных систем, такими как LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI или MCP.
- Желателен опыт в консалтинге, техническом консультировании или на быстрорастущих технологических платформах.