İleriye Görevlendirilmiş Mühendis - Yapay Zeka

Kuruluşlar yapay zekayı yönetebileceklerinden daha hızlı benimsiyor ve iki şeyi aynı anda yapabilen bir ortak arıyorlar: Yapay zeka güveni, yönetişimi ve güvenliği hakkında güvenilir bir şekilde konuşmak ve gerçekten inşa etmek. İleriye Konuşlandırılmış Mühendis (AI) bu ortaktır.

Siz AvePoint'in müşteri organizasyonları içindeki teknik yüzüsünüz: Bir CISO ile yapay zeka güveni ve yönetişim kavramlarını eşit derecede rahat bir şekilde beyaz tahtaya aktarın, bir iş sorununu kapsamlı bir yapay zeka oluşturma projesine dönüştürün ve ilk çalışan prototipi kendiniz yazın. Müşterilerle bütünleşirsiniz, gerçek sonuçlar sunarsınız ve etkileşimi uçtan uca sahiplenirsiniz.

Bu, demo komut dosyası içeren bir satış öncesi rolü veya arka ofis dağıtım rolü değildir. Bu, önde gelen yapay zeka şirketlerinin stratejik kurumsal müşterileri için öncülük ettiği etkileşim modelidir: İlk atölyeden üretime kadar sorunu sahiplenme özerkliğine sahip, ileriye doğru görevlendirilen kıdemli bir mühendis.

Ne yapacaksın

Yapay zeka güveni ve yönetimi konusunda tavsiyelerde bulunun.

Müşterilerin yapay zeka ortamlarını (acenteler, yardımcı pilotlar, modeller ve bilmedikleri gölge yapay zeka da dahil olmak üzere bunların arkasındaki veriler) anlamalarına ve kontrol altına almalarına yardımcı olan atölye çalışmalarına liderlik edin. Yapay zeka yönetişimi, güvenlik duruşu ve dayanıklılık kavramlarını hem teknik ekiplere hem de yöneticilere güvenilir bir şekilde açıklayın. Müşterilere AB AI Yasası, NIS2 ve ISO 42001 gibi yükümlülükler konusunda rehberlik edin ve pratik işletim modellerini geliştirmelerine yardımcı olun: AI envanterleri, onay iş akışları, risk sınıflandırması ve denetim kanıtları.

Yapay zeka derleme projelerini kapsayın ve şekillendirin.

"X için yapay zeka istiyoruz" ifadesinin arkasında yatan ihtiyacı anlamak için iş paydaşlarıyla birlikte oturun. En yüksek değere sahip kullanım örneklerini belirleyin, başarı kriterlerini tanımlayın ve belirsiz gereksinimleri somut, tahmin edilebilir teknik kapsamlara (mimari ana hatları, veri ve entegrasyon gereksinimleri, teslimat aşamaları, çaba ve risk değerlendirmeleri) dönüştürün. Mühendislik ekiplerinin gerçekten teslim edebileceği ve müşterilerin gerçekten imzalayabileceği iş beyanlarını yazın.

İnşa edin ve teslim edin.

İstemci yapay zeka çözümleri için prototipler ve üretim bileşenleri geliştirin: aracı iş akışları, RAG ardışık düzenleri, LLM entegrasyonları (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex, Anthropic), MCP tabanlı araç entegrasyonları ve bunların etrafındaki yönetişim ve güvenlik kontrolleri. Standart SaaS yaklaşımlarının uygulanamadığı, düzenlemeye tabi, bulutla sınırlı veya hava boşluğu olan ortamlar için özel adaptörler ve yerel araçlar sunun.

Teslimat yoluyla ilişkinin sahibi olun.

İlk atölye çalışmasından canlı kullanıma geçişe kadar güvenilir teknik danışman olarak hareket edin: etkinleştirme oturumları çalıştırın, benimsemeyi destekleyin, üretimde sorunları giderin ve müşteri için gerçek değer gördüğünüz yerde etkileşimi genişletin.

Aradığımız şey

Olması gerekenler

• Yazılım mühendisliği, çözüm mimarisi veya teknik danışmanlık alanında 5 yılı aşkın deneyim; gerçek projelerde modern AI/LLM sistemleriyle en az 2 yıl uygulamalı deneyim (yalnızca deneysel değil).

• LLM API'leri ve çerçeveleri (örneğin, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex, LangChain, Semantic Kernel) ve RAG, aracılı iş akışları ve araç/işlev çağrısı gibi kalıplarla pratik deneyim oluşturma.

• Makine Öğrenimi Uzmanlığı: Kurumsal yapay zeka çözümlerine, tahmine dayalı analitiklere ve ölçeklenebilir MLOps uygulamalarına odaklanarak model geliştirme, değerlendirme, dağıtım ve operasyonelleştirmeyi kapsayan uygulamalı makine öğrenimi deneyimi.

• Python ve/veya C#/TypeScript'te güçlü programlama becerilerine ek olarak kimlik, ağ iletişimi ve veri hizmetleri de dahil olmak üzere en az bir büyük bulut platformunda (Azure, AWS veya GCP) akıcı çalışma.

• Belirsiz iş gereksinimlerinden teknik projelerin kapsamını belirleme becerisi gösterildi: Bir gereksinim çalıştayı yürütebilir, varsayımları yapıcı bir şekilde sorgulayabilir ve aşamalar, tahminler ve riskler içeren güvenilir bir plan üretebilirsiniz.

• Kıdemli paydaşlar önünde mükemmel iletişim — Yapay zeka yönetişiminin bir yönetim kurulu üyesi için neden önemli olduğunu açıklayabilir ve aynı toplantıda bir platform mühendisiyle vektör veri tabanı takaslarını tartışabilirsiniz.

• Müşteri tesislerine seyahat etme ve belirsiz, hızlı ilerleyen taahhütlerde yüksek özerklikle çalışma isteği.

Güçlü artılar

• Yapay zeka yönetişimi ve uyumluluk çerçevelerine ilişkin çalışma bilgisi: AB Yapay Zeka Yasası, NIS2, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF veya Gartner'ın AI TRiSM modeli.

• Yapay zeka güvenliği konularıyla ilgili deneyim: anında enjeksiyon, veri sızıntısı, aracı izinleri, model ve veri güvenliği duruşu (AI-SPM/DSPM kavramları).

• Model Bağlam Protokolü (MCP), aracı çalışma zamanları veya vektör veritabanları (örn. Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma) hakkında bilgi sahibi olmak.

• Kurumsal veri yönetimi, güvenlik, yedekleme/esneklik veya AvePoint'in çalıştığı Microsoft 365/çoklu bulut ekosistemi hakkında bilgi.

• Düzenlemeye tabi endüstrilere (kamu sektörü, savunma, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri) veya hava boşluğuna sahip/bağımsız ortamlara hizmet sunma deneyimi.

• İleriye yönelik, yerleşik danışmanlık veya müşteriye dönük mühendislik rolünde önceki deneyim.

• Bölgenizin müşteri tabanına uygun ek diller.

Başarıyı nasıl ölçeceğiz

İlk 6-12 ay içinde, birden fazla kurumsal müşteri için yapay zeka keşif ve yönetim atölyelerine liderlik etmiş, en az bir önemli yapay zeka derlemesi veya yönetişim etkileşimini kapsamış ve kazanmış ve çalışan yazılımı bir müşteri ortamına sunmuş olacaksınız. Hepsinden önemlisi: müşteriler sizi adınızla sorar.

Neden bu rol, neden şimdi?

Yapay zekanın benimsenmesi kurumsal kontrolü aştı ve düzenleyiciler bunu fark etti. Artık her büyük kuruluşun yapay zeka varlığını görmesi, yönetmesi, güvence altına alması ve sürdürmesi gerekiyor; çoğunun ise hem tavsiye verebilecek hem de inşa edebilecek bir ortağa ihtiyacı var. AvePoint'te bir FDE olarak, bu etkileşim modelinin zeminden tanımlanmasına yardımcı olacak, ajansal yapay zeka ve yapay zeka güveninin ön saflarında çalışacak ve bunu arkanızda yirmi yıllık kurumsal veri yönetimi ve dayanıklılık uzmanlığıyla yapacaksınız.

#LI-SB1

Başvuru süreci sırasında bizimle paylaştığınız tüm kişisel veriler, yürürlükteki veri koruma yasalarına ve Gizlilik Bildirimimize sıkı bir şekilde uygun şekilde işlenecektir.…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/avepoint/forward-deployed-engineer-ai-london-370964)