Ingeniero desplegado hacia adelante

Acerca de la hucha

En Moneybox, nuestra misión es brindarles a todos los medios para sacar más provecho de la vida. Nos guiamos por nuestra creencia de que la riqueza no se trata del dinero, sino de los medios para obtener más libertad, oportunidades, posibilidades y tranquilidad. Moneybox es una plataforma de gestión patrimonial galardonada que ayuda a más de un millón y medio de personas a generar riqueza a lo largo de sus vidas, ya sea ahorrando e invirtiendo, comprando su primera casa o planificando su jubilación.

Resumen de trabajo

Moneybox atiende a más de 2 millones de clientes y ejecuta un servicio en vivo que maneja más de 20 millones de solicitudes de API por día. Hemos acordado una estrategia de plataformas de IA para toda la empresa y estamos creando un nuevo equipo de implementación de IA para cumplirla. Esta es la primera de varias contrataciones de ingenieros senior de implementación de IA, que reportan al jefe de plataformas e implementación de IA.

Serás un ingeniero senior avanzado que desbloquea soluciones impulsadas por IA para problemas empresariales: un experto en implementar IA y usarla de forma segura, no un modelador de ML. El trabajo es principalmente Python en toda la pila de ingeniería de IA moderna: ingeniería de aprovechamiento, desarrollo de habilidades y herramientas, flujos de trabajo y orquestación de agentes, alojamiento de agentes y sandboxing, barreras de seguridad, evaluaciones, RAG e ingeniería de contexto, y tokenómica (costo, latencia, selección de modelos). La experiencia en sistemas LLM de nivel de producción es el requisito principal.

Trabajarás en tres tipos de proyectos:

• Compromisos departamentales. Incorpórese a los departamentos para habilitar tareas y procesos de IA de una manera más sofisticada que "simplemente pregúntele a Claude" (por ejemplo, canalizaciones de Python donde un paso es una llamada a la API de LLM), brindando valor incremental real con cada compromiso y transformando patrones de trabajo en procesos de negocios con capacidad de carga y habilitados por IA.

• Implementación de IA de cara al cliente. Implemente e integre en producción componentes de IA creados por nuestros equipos de aprendizaje automático y toma de decisiones: la capa de implementación de ingeniería entre un modelo de trabajo y una característica de cliente en vivo.

• Capacidades de la plataforma de IA. Trabaje con el equipo de AI Platforms para convertir los patrones de participación en herramientas seguras y cada vez más de autoservicio para toda la empresa.

Los departamentos de Moneybox ya están creando herramientas de inteligencia artificial por sí mismos; queremos brindarles un camino seguro hacia el uso de carga a escala. Este rol capta esa demanda y la madura adecuadamente.

lo que harás

• Entrega de compromiso propio de extremo a extremo. Alcance el alcance con el departamento, diseñe la solución, constrúyala, impleméntela y acuerde el modelo de transferencia y propiedad, desde el prototipo hasta la producción estable. Los compromisos llegan como un vago dolor; usted define el problema, no sólo la solución.

• Diseñar soluciones de IA adecuadamente. Canalizaciones, integración de API de LLM, evaluaciones, barreras de seguridad, monitoreo y optimización de costos y precisión para los sistemas que usted construye. Sepa cuándo un paso debe ser determinista y cuándo un LLM es la herramienta adecuada.

• Graduar herramientas en sistemas empresariales. Tome herramientas compartidas que soporten la carga del equipo y que las personas hayan creado por sí mismas y reconstrúyalas como sistemas comerciales propios bajo un SDLC completo donde el valor lo justifique.

• Implementar componentes creados por ML en producción. Servicio, integración con la plataforma Moneybox y todo lo relacionado con el modelo, en asociación con los equipos de Decisioning y Data Science (propietarios de lo que sucede dentro del modelo) y nuestros equipos de ingeniería.

• Desarrollar capacidad reutilizable. Convierta los aprendizajes sobre participación en herramientas compartidas, plantillas, guías y flujos de trabajo de autoservicio en la pila de AI Platforms. Creación de componentes de plataforma que incluyen barreras de seguridad, zonas de pruebas, flujos de trabajo y puertas de enlace.

• Subir el listón. Trabaje junto con especialistas integrados durante la puesta en marcha del equipo, absorbiendo e internalizando su producción para que la capacidad permanezca en Moneybox.

En sus primeros tres meses, esperamos que sus primeros compromisos departamentales se seleccionen según su viabilidad y se entreguen con un valor comercial mensurable (ahorro de tiempo, costos evitados, eliminación de riesgos) y al menos una capacidad creada por ML implementada en producción con evaluaciones, monitoreo y controles de costos adecuados.

Este rol no es explícitamente entrenamiento de modelos de ML o ciencia de datos, y no es un generalista que impulsa chatbots: esto es ingeniería de software de producción con IA en su núcleo.

quien eres

• Un ingeniero de producción con IA como núcleo. Ha creado y enviado sistemas impulsados ​​por LLM que se ejecutaron en producción y puede hablar concretamente sobre evaluaciones, modos de falla, curvas de costos y lo que haría de manera diferente.

• Cómodo en la ambigüedad. Puede ingresar a un departamento con un problema vago y salir con un sistema entregable y con alcance, y será administrado por excepción en lugar de por dirección.

• Un socio fuerte para los propietarios no técnicos. Integrar, determinar el alcance y comunicarse con personas que poseen un proceso de negocio pero no la tecnología es el trabajo, no una distracción del mismo.

• Un pensador de plataforma. Ya ha convertido soluciones únicas en herramientas o plataformas reutilizables y busca el patrón en cada interacción.

• Mentalidad operativa. Le preocupa el monitoreo, el costo y la confiabilidad de lo que envía, y convertir un prototipo en un sistema en el que alguien pueda confiar.

• Preocupados por la seguridad por costumbre. El manejo de PII, la disciplina de límites de datos, el conocimiento de la inyección rápida, el diseño humano en el circuito y el fallo elegante son la forma de construir, no una lista de verificación que se aplica después.

Habilidades y experiencia

Esencial

• Más de 5 años de ingeniería de software con propiedad de producción significativa.

• Ha construido y enviado sistemas impulsados ​​por LLM que se ejecutaron en producción.

• Python de nivel de producción como idioma principal.

• Sistemas basados ​​en LLM en producción: experiencia del mundo real trabajando con modelos a través de API: arneses, orquestación, resultados estructurados, uso de herramientas y agentes, RAG cuando corresponda.

• Evaluaciones y calidad: diseño de conjuntos de evaluación, medición de exactitud, recuperación y precisión para pasos de LLM, indicaciones de pruebas de regresión y flujos de trabajo.…

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/moneybox/forward-deployed-engineer-london-office-204670)