Инженер-программист, платформа GenAI

Наша глобальная структура

Deliveroo теперь является частью DoorDash, объединяя команды с еще большим охватом, масштабом и амбициями. В зависимости от вашей роли вы можете сотрудничать с товарищами по команде, системами и лидерами в DoorDash и Wolt. Вместе мы открываем новые возможности как одна глобальная команда.

Инженер-программист, платформа GenAI

О команде
Команда платформы GenAI Deliveroo работает на платформе машинного обучения и создает общую инфраструктуру, которая помогает командам DoorDash, Wolt и Deliveroo безопасно внедрять в производство продукты, агенты, средства автоматизации и персонализации на базе GenAI. Наша миссия — повысить скорость воздействия GenAI на бизнес. Центральным столпом этой работы является использование передовых LLM и VLM с открытым весом (таких как GLM, Qwen, Kimi и DeepSeek) самостоятельно — обслуживание графических процессоров в реальном времени, высокопроизводительный пакетный вывод и точная настройка графических процессоров с автоматическим масштабированием — что обеспечивает значительную экономию и сокращение задержек (например, миллиард внедрений производится примерно в 20 раз дешевле, а визуальные модели обслуживаются примерно на 72% дешевле). Мы также владеем основными поверхностями платформы, включая LLM Gateway, Agent Gateway, инфраструктуру оценки, защитные ограждения и распределение затрат.

О роли
Вы присоединитесь к небольшой, высокоэффективной производственной инфраструктуре для создания генеративного искусственного интеллекта в Deliveroo и DoorDash, уделяя основное внимание нашей платформе моделей с открытыми весами, охватывающей логические выводы и точную настройку: обслуживание графических процессоров в реальном времени, пакетный вывод с высокой пропускной способностью и точную настройку модели. Вы будете работать с механизмами обслуживания моделей и вывода, тонкой настройкой и обучением конвейеров, автомасштабированием и использованием графического процессора, пакетными конвейерами, серверными службами и наблюдаемостью. Эта роль идеально подходит для инженера, которому нравится расширять границы соотношения цена/производительность при выводе графических процессоров и тонкой настройке в быстро меняющейся технической области, где быстро меняются потребности в продуктах, возможности моделей, экосистемы поставщиков и компромиссы между ценой и производительностью.

Вы в восторге от этой возможности, потому что вы…

• Создайте инфраструктуру, которая поможет командам Deliveroo продвигать идеи GenAI от прототипа к производству, увеличивая скорость бизнес-эффекта от ИИ во всей компании.

• Работайте над нашим открытым стеком обслуживания — конечными точками графического процессора в реальном времени, пакетным выводом с высокой пропускной способностью и точной настройкой (SFT/DPO/LoRA) — вместе со шлюзом LLM, шлюзом агента, инфраструктурой оценки, защитными ограждениями и атрибуцией затрат.

• Разрабатывайте масштабируемые высокопроизводительные системы для обслуживания моделей, пакетного вывода, автоматического масштабирования графического процессора и точной настройки, которые позволят реализовать реальные сценарии использования клиентской и внутренней автоматизации.

• Расширьте границы затрат и задержек при использовании логических выводов с помощью графического процессора — превращая пакетные задания, которые занимали дни, в часы и кратно сокращая затраты на логические выводы, — одновременно предоставляя командам разработчиков чистый выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом со встроенными функциями надежности, резервного копирования, наблюдаемости и контроля затрат.

• Создавайте платформы, которые поддерживают быстрое экспериментирование и одновременно соответствуют производственным стандартам по задержке, масштабированию, мониторингу, SLO, сценариям и операционному совершенству.

• Тесно сотрудничайте с инженерами машинного обучения, инженерами по продуктам, специалистами по обработке данных и командами разработчиков платформ в DoorDash, Wolt и Deliveroo, чтобы превратить новые возможности GenAI в надежные примитивы платформы.

• Сформируйте будущее централизованной платформы GenAI, включая новые направления, такие как обучение с подкреплением (RLHF/RLVR), оптимизация агентов и другие методы постобучения и агентные методы, что позволит создать следующее поколение продуктов, агентов, автоматизации и персонализации на базе искусственного интеллекта.

Мы очень рады за вас, потому что у вас есть…

• Бакалавр, магистр или доктор компьютерных наук или эквивалент.

• Более 3 лет опыта работы в сфере разработки программного обеспечения

• Уверенные основы разработки серверной части, особенно Python и распределенных систем.

• Опыт создания производственных сервисов, API, конвейеров данных или инфраструктуры машинного обучения в любом масштабе.

• Опыт работы с операционными системами, включая наблюдаемость, отладку, надежность, реагирование на инциденты и оптимизацию производительности/затрат.

• Практический опыт вывода LLM и/или тонкой настройки моделей с открытым весом в производстве — обслуживание (задержка, пропускная способность, пакетная обработка, автомасштабирование, использование графического процессора) и/или тонкая настройка (SFT/DPO/LoRA).

• Способность работать в неоднозначных, быстро меняющихся технических областях и превращать сценарии использования клиентов в возможности многократного использования платформы.

• Навыки использования инструментов кодирования искусственного интеллекта (например, Claude Code, Codex, Cursor) на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, включая проектирование, генерацию кода, тестирование, мониторинг и выпуск программного обеспечения.

приятно иметь

• Опыт работы с механизмами вывода LLM и обслуживающими платформами (например, vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) в производстве.

• Опыт работы с распределенными/многоузловыми конвейерами тонкой настройки и обучения (SFT, DPO/RLHF, LoRA), включая подготовку и оценку данных.

• Работа над производительностью графического процессора — многоузловой/распределенный вывод, оптимизация KV-кэша/памяти, квантование (FP8/INT8/AWQ/GPTQ) или настройка холодного запуска/пропускной способности.

• Опыт работы с Kubernetes, облачной инфраструктурой (AWS/GCP), графическими процессорами, бессерверными/эластичными платформами графических процессоров (например, Modal) или высокопроизводительными пакетными системами.

• Опыт работы со шлюзами LLM, маршрутизацией моделей, абстракцией поставщиков или распределением затрат.

• Опыт создания платформ для разработчиков, внутренних платформ или инфраструктуры самообслуживания.

• Опыт создания и развертывания агентов искусственного интеллекта или серверов MCP в производстве.

• Опыт работы с системами оценки, наблюдениями LLM, отслеживанием, RAG, поиском или базами данных векторов…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/deliveroo/software-engineer-genai-platform-london-481615).