Zendesk розробляє програмне забезпечення для обслуговування клієнтів і продажів, яке допомагає організаціям керувати діалогами, запитами до служби підтримки та відносинами з клієнтами в єдиному взаємопов’язаному середовищі. Платформа об’єднує обмін повідомленнями, онлайн-чат, автоматизацію на основі штучного інтелекту, інструменти конфіденційності та захисту даних, а також робочий простір для операторів, надаючи командам гнучкі можливості для організації сервісних процесів у міру зростання. Zendesk також пропонує професійні послуги та навчальні ресурси, зосереджуючись на персоналізованій взаємодії з клієнтами, інтегрованих робочих процесах, різноманітті та інклюзивності, а також сталому розвитку.
Провідний інженер з машинного навчання, ШІ-агенти
Розвивайте планування, пам’ять, оцінювання та безпеку ШІ-агентів для платформи Zendesk із вирішення звернень клієнтів. Створюйте системи навчання з підкріпленням на виробничих траєкторіях.
Опис
- Проєктуйте структури пам’яті та методи автономного навчання для ШІ-агентів.
- Удосконалюйте архітектуру агентів: розкладайте неоднозначні цілі, керуйте рівнями пам’яті, вибірково опановуйте навички та делегуйте завдання між агентами на основі A2A.
- Створюйте моделі агентів підтримки клієнтів із навчанням з підкріпленням на виробничих траєкторіях.
- Керуйте інфраструктурою навчання з підкріпленням, зокрема послідовностями винагород, системами виконання епізодів і циклами зворотного зв’язку.
- Розробляйте багатоетапні оцінювання й автоматизований аналіз траєкторій.
- Додавайте контроль якості CI та виявлення регресій, щоб запобігати розгортанням у разі погіршення ефективності агентів.
- Впроваджуйте корпоративні механізми захисту: шаблони із супервізором, контроль доступу на основі можливостей і перевірку результатів.
- Співпрацюйте з колегами в гібридному робочому середовищі Zendesk.
Вимоги
- Щонайменше п’ять років досвіду створення виробничих систем машинного навчання або ШІ.
- Практичний досвід роботи з архітектурами агентів, зокрема плануванням, викликом інструментів, пам’яттю та відновленням після помилок.
- Розвинене вміння оцінювати якість і досвід створення внутрішніх систем оцінювання.
- Вільне володіння Python і PyTorch.
- Знайомство принаймні з одним фреймворком для агентів.
- Зважене розуміння того, коли варто створювати власні рішення.
- Досвід навчання з підкріпленням або значна експертиза в мовних моделях не є обов’язковими; до релевантних напрямів належать налаштування винагород, компроміси між онлайн- і офлайн-підходами та використання зламу винагороди як діагностичного сигналу.
Переваги
- Гібридний формат роботи з можливістю працювати віддалено частину тижня.
- Інклюзивне робоче середовище.
- Розумні умови для кандидатів з інвалідністю та ветеранів з інвалідністю.