Инженер по искусственному интеллекту (агент)

CoreWeave — это необходимое облако для искусственного интеллекта™. Созданная пионерами для пионеров, CoreWeave предоставляет платформу технологий, инструментов и команд, которая позволяет новаторам уверенно создавать и масштабировать ИИ. CoreWeave, которому доверяют ведущие лаборатории искусственного интеллекта, стартапы и глобальные предприятия, сочетает в себе превосходную производительность инфраструктуры с глубокими техническими знаниями для ускорения прорывов и превращения вычислений в возможности. Основанная в 2017 году, CoreWeave стала публичной компанией (Nasdaq: CRWV) в марте 2025 года. Подробную информацию можно найти на сайте www.coreweave.com.

Мы гордимся тем, что являемся аккредитованным работодателем по прожиточному минимуму.

Что вы будете делать:

Команда разработчиков физического искусственного интеллекта в CoreWeave отвечает за создание и масштабирование базовой платформы, которая обеспечивает самое современное в мире инженерное моделирование и рабочие процессы искусственного интеллекта. От развития распределенной архитектуры до внедрения следующего поколения агентных приложений и физического искусственного интеллекта — эта команда обеспечивает производительную, надежную и масштабируемую основу, которой доверяют крупнейшие инжиниринговые компании мира.

О роли:

Мы ищем старшего инженера по искусственному интеллекту для создания агентного уровня нашей платформы физического искусственного интеллекта. Вы будете проектировать, создавать и поставлять агенты, стоящие за нашим вторым пилотом-инженером: системы, которые решают реальную инженерную проблему, поставленную командой автомобильной, промышленной или робототехники, исследуют данные, создают и оценивают модели и возвращают результаты, которым инженер может доверять и на основании которых можно действовать.

Это практическая инженерная роль, а не исследовательская. Вы будете работать вместе с нашими исследователями и разработчиками программного обеспечения: исследования исследуют новые подходы, а вы превращаете те, которые работают, в надежные производственные системы. Вы будете владеть агентами на всех этапах — от проектирования инструментов и контекста, оценки до развертывания и эксплуатации в производстве.

В этой роли вы будете:

Агентические системы

• Спроектируйте и создайте агенты, которые запускают цикл автоматического исследования технических проблем клиента: исследование данных, итерацию функций и моделей, оценку и отчетность.

• Определите интерфейсы инструментов и серверы MCP, которые предоставляют агентам возможности платформы (соединители данных, физические библиотеки искусственного интеллекта, отслеживание экспериментов и реестр моделей, вычисления) безопасным и предсказуемым способом.

• Собственный контекст и дизайн памяти для длительных задач агента, включая извлечение инженерных данных, документации и прошлых экспериментов.

• Выбирайте и интегрируйте модели, соблюдая баланс между качеством, задержкой и стоимостью.

Оценка и надежность

• Создавайте оценочные инструменты и тесты, которые измеряют производительность агентов в реальных инженерных сценариях использования, чтобы качество было измеримым и были видны регрессии.

• Инструментировать агенты с возможностью отслеживания и наблюдения и использовать эти данные для их улучшения.

• Создавайте защитные ограждения, изолированное выполнение кода, модели разрешений и контрольные точки с участием человека, чтобы агенты могли безопасно работать с данными и вычислениями клиентов.

• Переведите агенты от прототипа к производству: тестирование, CI/CD, развертывание, мониторинг и управление по вызову.

ML и работа с доменами

• Вносить вклад в работу по машинному обучению вместе с инженерами машинного обучения — обучение моделей, оценку и разработку библиотеки физического искусственного интеллекта — особенно там, где агенты используют или генерируют эти компоненты.

• Перевести словарь и рабочие процессы из области физической инженерии в поведение агентов, работая с инженерами передового развертывания и клиентами.

• При необходимости выполняйте инженерные работы по ML и помогайте инженерам ML внедрять агентные инструменты в свои рабочие процессы.

Сотрудничество

• Сотрудничать с исследовательскими организациями, чтобы превратить многообещающие агентные подходы в производственные системы.

• Сотрудничайте с разработчиками платформы по вопросам среды выполнения агентов, оркестрации рабочих процессов и аутентификации по мере перехода платформы к распределенной, готовой к работе с агентами архитектуре.

• Работайте с интерфейсом и продуктом, чтобы раскрыть возможности агента в продукте так, как доверяют инженеры, не занимающиеся машинным обучением.

• Наставляйте инженеров, проводите собеседования и адаптацию новых членов команды.

Кто вы:

• Более 5 лет профессионального опыта разработки программного обеспечения, включая более 2 лет создания производственных систем на базе LLM. Ваш опыт работы связан с поставкой и эксплуатацией программного обеспечения, а не с академическими исследованиями.

• Вы внедрили в производство хотя бы одну агентную систему с реальными пользователями: агенты, использующие инструменты, многоэтапные рабочие процессы или агенты, генерирующие код.

• Мощный производственный Python.

• Практический опыт работы с API-интерфейсами LLM и платформами агентов, а также четкое представление о том, где платформы помогают, а где мешают.

• Опыт разработки инструментов и API для агентов, включая MCP или эквивалентные протоколы вызова инструментов.

• Опыт построения оценки для LLM или агентских систем: наборы данных, оценщики, LLM-как судья, отслеживание регрессии.

• Прочные основы машинного обучения. Вы можете обучать и оценивать модель с помощью scikit-learn или PyTorch, и вы достаточно хорошо понимаете валидацию, переоснащение и неопределенность, чтобы судить о результатах работы агента.

• Опыт поиска и разработки контекста для агентов.

• Сильные методы разработки программного обеспечения: проверка кода, автоматическое тестирование, CI/CD, наблюдаемость, Docker и Kubernetes и как минимум одно крупное облако (предпочтительно AWS).

• Обеспечение безопасности: изолированная программная среда, аутентификация/авторизация, оперативное внедрение и изоляция данных в многопользовательских системах.

• Четкая техническая связь как с инженерами, так и с заинтересованными сторонами, не связанными с МО.

Предпочтительно:

• Опыт работы с автоматическими исследованиями, агентами по обработке данных или агентами, которые пишут и проводят эксперименты (например, в блокнотах).

• Опыт работы с табличными, временными рядами, данными датчиков, испытаний или моделирования (автомобильная, аэрокосмическая, промышленная или робототехника).

• Предыдущий опыт работы в качестве инженера серверной части или платформы до перехода в разработку искусственного интеллекта.

• Знакомство с инструментами отслеживания экспериментов и средой записной книжки.

• Опыт обслуживания моделей с открытым исходным кодом в инфраструктуре графических процессоров.

• Опыт оркестрации рабочих процессов для долго выполняющихся агентских задач.

• Опыт тонкой настройки или обучения с подкреплением для улучшения поведения агентов.

Хотите знать, подходите ли вы?…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/coreweaveu/ai-engineer-agentic-london-473164).