AI 工程导师——英国远程
通过直播课程、社区讨论和一对一指导，指导学习者掌握生产环境中的大语言模型系统、负责任的 AI 和实用工程技能。帮助学员将 AI 工程概念与职场实践及职业发展联系起来。
描述
- 主持线上社区讨论，将每周学习和项目实践与现实世界的 AI 工程工作联系起来。
- 规划并开展三场每场 60 分钟的直播课程，讲解如何将技术知识应用于行业场景。
- 开展结构化的 30 分钟一对一交流，重点提供行业见解和职业发展方向指导。
- 分享开发和运营生产环境中基于大语言模型的系统所积累的实用经验。
- 帮助学习者了解进入 AI 工程领域的路径、雇主期望、作品集质量和专业工程标准。
- 与项目交付同事合作，反馈学习者的疑虑、交流意见，并为课程内容和学员参与实践提供参考。
- 展示 RAG、检索设计、智能体架构、评估、监控、负责任的 AI 和生产工程如何应用于职场场景。
- 针对职业转型者、有经验的程序员以及在职软件工程师等不同起点的学习者，提供定制化支持。
- 遵守学术评估边界，不进行评分、不直接修改受评估的作业，也不为受评估任务提供逐步指导。
任职要求
- 具备专业软件工程经验，曾亲自负责构建和运营生产环境中的基于大语言模型的系统。
- 目前担任 AI 工程师、AI 应用工程师、高级或资深软件工程师、机器学习工程师、技术负责人、首席工程师、架构师或 AI 工程顾问等职位，并拥有相关经验。
- 熟悉大语言模型 API、函数调用、RAG、检索设计、智能体架构、评估方法以及成本或延迟优化。
- 具备扎实的生产工程基础，包括测试、CI/CD、容器化、监控和事件响应。
- 实际理解负责任的 AI 部署，包括治理、可审计性、偏差评估、人类监督和监管考量。
- 有使用 AI 辅助软件开发工具的经验，了解常见失效模式以及验证生成代码的方法。
- 能够向不同技术水平的人员清晰解释复杂的技术概念。
- 具备出色的沟通、引导、辅导和关系建立能力，并能在不过度规定具体做法的情况下，凭借良好判断力帮助学习者应对不确定性。
- 能够熟练使用线上学习和沟通平台。
- 具备教学、辅导、引导或在线学习经验者优先。
- 硕士学位优先，但不是必需条件。
福利待遇
- 协作性强、以人为本的绩效文化。
- 在快速发展的环境中获得成长机会。
- 将当前行业知识用于培养新兴 AI 工程专业人才的机会。
- 在远程学习环境中灵活参与，具体安排取决于岗位要求。
