Ryz Labs створює стартапи з нуля та допомагає компаніям, що розвиваються, масштабувати операційну діяльність. Працюючи у сферах консалтингу, логістики й маркетингу, компанія пропонує рішення для залучення технічних спеціалістів, які допомагають молодим підприємствам розробляти продукти, посилювати команди та конкурувати на швидкозмінних ринках.
Провідний інженер з машинного навчання — Ryz Labs (віддалено з Аргентини)
Керуйте розробкою та експлуатацією виробничих систем машинного навчання і масштабованої ШІ-платформи для міжнародного клієнта Ryz Labs. Відповідайте за розподілену архітектуру, MLOps і засоби захисту систем на основі великих мовних моделей.
Опис
- Розгортати й експлуатувати моделі ШІ у виробничому середовищі у великих масштабах.
- Відстежувати якість моделей, частоту галюцинацій, дрейф, затримку та витрати на інфраструктуру.
- Проєктувати розподілені мікросервіси з подієвою взаємодією на Python, Go або TypeScript.
- Створювати інфраструктуру як код і конвеєри CI/CD для надійної доставки сервісів.
- Налаштовувати дозволи агентів, процеси перевірки людиною, ізоляцію даних і захист від ін’єкцій промптів.
- Від самого початку працювати з продакт-менеджерами, перетворюючи бізнес-потреби на масштабовані технічні рішення.
- Пояснювати архітектурні компроміси керівникам і старшим представникам клієнта.
- Допомагати розробляти передові ШІ-платформи для міжнародного клієнта.
- Бути старшим технічним експертом у сфері виробничих систем, прикладного ШІ та інженерних практик.
Вимоги
- Мати 12–15 і більше років досвіду в розробці програмного забезпечення, пройшовши шлях від серверної розробки та архітектури розподілених систем до виробничого машинного навчання.
- Мати глибоку експертизу в MLOps, оцінюванні моделей, передовому RAG, векторному пошуку з використанням ембедингів, HNSW і гібридного пошуку, а також донавчанні моделей.
- Досконало володіти розподіленими системами, мікросервісами й асинхронними подієвими архітектурами на Python, Go або TypeScript.
- Мати практичний досвід роботи з Docker, AWS, Google Cloud або Azure, а також з автоматизованою доставкою через CI/CD.
- Розуміти безпеку великих мовних моделей, моделювання загроз, контроль меж даних і безпеку агентів у практичних середовищах.
- Вільно володіти англійською мовою.
- Уміти чітко пояснювати складні технічні рішення керівникам клієнта та нетехнічним зацікавленим сторонам.
- Бажаний досвід роботи з інструментами оркестрації мультиагентних систем, такими як LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI або MCP.
- Бажаний досвід у консалтингу, технічному консультуванні або на технологічних платформах, що швидко розвиваються.