Передовой инженер

О копилке

Наша миссия в Moneybox — дать каждому возможность получать от жизни больше. Мы руководствуемся убеждением, что богатство – это не деньги, а средства достижения большего – большей свободы, возможностей, возможностей и душевного спокойствия. Moneybox — это отмеченная наградами платформа управления активами, которая помогает более чем полутора миллионам человек создавать богатство на протяжении всей своей жизни, независимо от того, сберегают ли они и инвестируют, покупают свой первый дом или планируют выход на пенсию.

Краткое описание вакансии

Moneybox обслуживает более 2 миллионов клиентов и предоставляет оперативный сервис, обрабатывающий более 20 миллионов запросов API в день. Мы согласовали общекорпоративную стратегию развития ИИ-платформ и создаем новую команду по развертыванию ИИ для ее реализации. Это первый из нескольких нанятых старших инженеров по развертыванию ИИ, подчиняющихся руководителю отдела платформ и развертывания ИИ.

Вы будете старшим инженером, который будет находить решения бизнес-задач на основе ИИ: экспертом по развертыванию ИИ и его безопасному использованию, а не разработчиком моделей машинного обучения. Работа в основном ведется на Python в рамках современного инженерного стека искусственного интеллекта — инженерия, навыки и создание инструментов, рабочие процессы и оркестрация агентов, хостинг агентов и песочница, защитные ограждения, оценки, RAG и проектирование контекста, а также токеномика (стоимость, задержка, выбор модели). Опыт работы в системе LLM производственного уровня является основным требованием.

Вы будете работать над тремя типами проектов:

• Взаимодействие департаментов. Встраивайте подразделения в задачи и процессы с поддержкой ИИ более сложным способом, чем «просто спросите Клода» (например, конвейеры Python, где одним шагом является вызов LLM API), обеспечивая реальную дополнительную ценность с каждым взаимодействием и преобразуя рабочие шаблоны в несущие нагрузку бизнес-процессы с поддержкой ИИ.

• Развертывание ИИ, ориентированного на клиента. Развертывайте и интегрируйте в производство компоненты искусственного интеллекта, созданные нашими командами машинного обучения и принятия решений: уровень инженерной реализации между рабочей моделью и реальной функцией клиента.

• Возможности платформы искусственного интеллекта. Работайте вместе с командой AI Platforms, чтобы превратить шаблоны взаимодействия в безопасные и все более самообслуживаемые инструменты для всей компании.

Отделы Moneybox уже сами создают инструменты искусственного интеллекта — мы хотим предоставить им безопасный путь к использованию в больших масштабах. Эта роль улавливает этот спрос и правильно его формирует.

Что ты будешь делать

• Комплексное выполнение собственных обязательств. Совместно с отделом определите масштаб, спроектируйте решение, создайте его, разверните и согласуйте модель передачи и владения — от прототипа до стабильного производства. Помолвки приходят как смутная боль; вы определяете проблему, а не только решение.

• Правильно разрабатывайте решения ИИ. Конвейеры, интеграция LLM API, оценки, защитные ограждения, мониторинг, а также оптимизация затрат и точности для создаваемых вами систем. Знайте, когда шаг должен быть детерминированным, а когда LLM — правильный инструмент.

• Преобразование инструментов в бизнес-системы. Возьмите общие, выдерживающие командную нагрузку инструменты, которые люди создали для себя, и перестройте их как собственные бизнес-системы в рамках полного SDLC, если их ценность оправдывает это.

• Внедряйте в производство компоненты, созданные на базе машинного обучения. Обслуживание, интеграция с платформой Moneybox и всем, что связано с моделью, в партнерстве с командами принятия решений и обработки данных (которые отвечают за то, что происходит внутри модели) и нашими инженерными командами.

• Создать возможности многократного использования. Преобразуйте полученные знания в общие инструменты, шаблоны, сборники сценариев и рабочие процессы самообслуживания на стеке платформ искусственного интеллекта. Создание компонентов платформы, включая ограждения, песочницу, рабочие процессы и шлюзы.

• Поднимите планку. Работайте вместе со специалистами по внедрению во время наращивания команды, усваивая и усваивая их результаты, чтобы возможности оставались в Moneybox.

Мы ожидаем, что в первые три месяца ваши первые заказы отдела будут выбраны на основе осуществимости и реализованы с измеримой ценностью для бизнеса — экономия времени, предотвращение затрат, устранение рисков — и как минимум одна возможность, созданная с помощью машинного обучения, будет развернута в производстве с надлежащими оценками, мониторингом и контролем затрат.

Эта роль явно не связана с обучением моделям машинного обучения или наукой о данных, и это не специалист по подсказкам чат-ботов: это разработка производственного программного обеспечения с искусственным интеллектом в его основе.

Кто ты

• Инженер-технолог с искусственным интеллектом в основе. Вы создали и реализовали системы на базе LLM, которые работали в производственной среде и могут конкретно говорить об оценках, режимах отказов, кривых затрат и о том, что вы бы сделали по-другому.

• Комфортен в двусмысленности. Вы можете прийти в отдел с неясной проблемой и уйти с готовой системой, и вами будут управлять по принципу исключения, а не по указанию.

• Надежный партнер для нетехнических владельцев. Внедрение, определение масштаба и общение с людьми, владеющими бизнес-процессами, но не технологиями, — это работа, а не отвлечение от нее.

• Платформенный мыслитель. Раньше вы превращали одноразовые решения в инструменты или платформы многократного использования и ищете закономерности в каждом взаимодействии.

• Оперативно настроенный. Вы заботитесь о мониторинге, стоимости и надежности того, что вы поставляете, а также о превращении прототипа в систему, на которую можно положиться.

• По привычке заботимся о безопасности. Обработка личных данных, дисциплина на границах данных, осведомленность о быстром внедрении, проектирование с участием человека и корректный отказ — это то, как вы строите, а не контрольный список, который вы применяете впоследствии.

Навыки и опыт

Существенный

• Более 5 лет опыта разработки программного обеспечения со значительным владением производством.

• Создал и поставил системы на базе LLM, которые были запущены в производство.

• Python промышленного уровня в качестве основного языка.

• Системы на базе LLM в производстве: реальный опыт работы с моделями через API — жгуты, оркестровка, структурированный вывод, использование инструментов и агентов, RAG, где это необходимо.

• Оценки и качество: разработка наборов оценок, измерение точности, отзыва и точности этапов LLM, подсказки для регрессионного тестирования и рабочие процессы…

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