CodeNinja Inc. — технологічна консалтингова компанія, яка допомагає бізнесу створювати, модернізувати й керувати програмним забезпеченням та ІТ-операціями. Компанія надає послуги у сфері розробки програмного забезпечення із застосуванням штучного інтелекту, розробки застосунків, хмарних обчислень, корпоративних рішень, керованих ІТ-послуг і посилення команд фахівцями. Також компанія підтримує ініціативи цифрової трансформації та має експертизу, актуальну для консалтингових, логістичних і SaaS-організацій, яким потрібні масштабовані технологічні системи та додаткові інженерні ресурси.
Провідний AI-інженер / архітектор агентного ШІ — Ер-Ріяд, гібридний формат
Провідний AI-інженер і архітектор агентного ШІ, який проєктує безпечні та масштабовані платформи на базі LLM і RAG для банківських та фінансових клієнтів CodeNinja. Керує архітектурою, впровадженням і оптимізацією промислових AI-рішень, а також наставництвом інженерних команд.
Опис
- Створювати корпоративні AI-рішення із сучасними LLM і фреймворками агентного ШІ
- Проєктувати мультиагентні системи для планування, міркування, використання інструментів та оркестрації робочих процесів
- Розробляти готові до промислової експлуатації RAG-платформи на основі структурованих і неструктурованих корпоративних даних
- Створювати масштабовані API та AI-сервіси на Python і сучасних серверних фреймворках
- Створювати фреймворки оцінювання якості, безпеки та продуктивності LLM
- Покращувати затримку AI-застосунків, пропускну здатність та ефективність інфраструктури
- Розгортати й експлуатувати open-source LLM у промисловому середовищі
- Співпрацювати з архітекторами, власниками продуктів, бізнес-аналітиками та командами DevOps над корпоративними AI-платформами
- Застосовувати корпоративні стандарти безпеки, управління та відповідального використання ШІ
- Наставляти інженерні команди й розвивати повторно використовувані AI-практики та фреймворки
- Самостійно створювати корпоративні AI-платформи, мультиагентні системи, RAG-асистентів зі знань, AI-копілотів, фреймворки оцінювання LLM, промислові AI API, рішення для спостережуваності та безпечні, масштабовані й економічно ефективні розгортання
Вимоги
- 8–12+ років досвіду розроблення програмного забезпечення
- 5+ років практичного досвіду у сфері штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного ШІ
- Глибокі знання машинного навчання, глибокого навчання, NLP, трансформерних архітектур, LLM і моделей ембедингів
- Експертне володіння Python
- Міцні основи програмної інженерії
- Досвід розроблення серверних систем промислового рівня
- Досвід роботи з RESTful API та мікросервісами
- Досвід асинхронного програмування та масштабованих архітектур
- Досвід роботи з FastAPI, Flask або аналогічними фреймворками
- Практичний досвід проєктування та впровадження агентних AI-рішень із LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel або LlamaIndex Workflows
- Досвід мультиагентної оркестрації, агентів планування, виклику інструментів, процесів із залученням людини, керування пам’яттю та станом і патернів взаємодії агентів
- Значний досвід створення корпоративних RAG-платформ
- Досвід роботи з моделями ембедингів, векторними та графовими базами даних і пошуковими технологіями
- Досвід створення систематичних фреймворків оцінювання LLM
- Розуміння виявлення галюцинацій, достовірності, релевантності відповідей, точності й повноти контексту, обґрунтованості, токсичності та регресійного тестування
- Досвід упровадження захисних механізмів і спостережуваності, зокрема трасування промптів, аналітики токенів і витрат, моніторингу затримки, циклів зворотного зв’язку та налагодження у промисловому середовищі
- Експертні знання prompt engineering, зокрема Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, few-shot і структурованого промптингу, виклику функцій, JSON mode, оптимізації та кешування промптів, оптимізації контекстного вікна, ефективності токенів і оптимізації витрат
- Практичний досвід розгортання open-source LLM
- Досвід оптимізації GPU, пакетного виведення, сервінгу моделей, автомасштабування, багатографових розгортань і квантування
- Досвід роботи з MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, GitHub Actions або GitLab CI, версіюванням моделей, відстеженням експериментів, сховищами ознак, безперервним оцінюванням і безперервним розгортанням
- Досвід роботи з Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock або OpenAI Azure
- Досвід роботи з PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch або OpenSearch
- Сильні аналітичні здібності та навички розв’язання проблем
- Відмінні навички комунікації та взаємодії із зацікавленими сторонами
- Здатність вести технічні обговорення та архітектурні рев’ю
- Досвід наставництва інженерних команд
- Здатність працювати в середовищі Agile-розроблення
- Ступінь бакалавра з комп’ютерних наук, штучного інтелекту, інформаційних технологій, інженерії або суміжної галузі
Переваги
- Винагорода залежить від досвіду та кваліфікації
- Робота над технологічними ініціативами та проєктами цифрової трансформації корпоративного масштабу
- Можливість працювати з банківськими та фінансовими послугами, ШІ, даними й новітніми технологічними середовищами
- Можливості професійного розвитку та навчання
- Спільне технічно орієнтоване робоче середовище
- Робота поруч із досвідченими фахівцями у сфері технологій і консалтингу