İleri Görevli Mühendis

Kumbara Hakkında

Moneybox'ta misyonumuz herkese hayattan daha fazlasını elde etmesini sağlayacak araçları sağlamaktır. Zenginliğin parayla ilgili olmadığı, daha fazlasına, daha fazla özgürlüğe, fırsatlara, olanaklara ve gönül rahatlığına giden araçlarla ilgili olduğu inancımız bizi yönlendiriyor. Moneybox, bir buçuk milyondan fazla insanın, ister tasarruf edip yatırım yapıyor, ister ilk evini satın alıyor, ister emeklilik planlıyor olsun, hayatları boyunca servet oluşturmalarına yardımcı olan ödüllü bir varlık yönetimi platformudur.

İş Özeti

Moneybox 2 milyondan fazla müşteriye hizmet veriyor ve günde 20 milyondan fazla API isteğini işleyen canlı bir hizmet yürütüyor. Şirket çapında bir Yapay Zeka Platformları stratejisi üzerinde anlaştık ve bunu gerçekleştirmek için yeni bir Yapay Zeka Dağıtım ekibi oluşturuyoruz. Bu, Yapay Zeka Platformları ve Dağıtım Başkanına rapor veren çok sayıda Kıdemli Yapay Zeka Dağıtım Mühendisinin işe alımlarından ilkidir.

İş sorunlarına yönelik yapay zeka odaklı çözümlerin kilidini açan, ileriye dönük görevlendirilmiş kıdemli bir mühendis olacaksınız: Makine öğrenimi modelleyicisi değil, yapay zekayı dağıtma ve onu güvenli bir şekilde kullanma konusunda uzman olacaksınız. Çalışma esas olarak modern yapay zeka mühendisliği yığınında Python'dur - koşum mühendisliği, beceriler ve araç oluşturma, aracı iş akışları ve orkestrasyon, aracı barındırma ve korumalı alan oluşturma, korkuluklar, değerlendirmeler, RAG ve bağlam mühendisliği ve tokenomik (maliyet, gecikme, model seçimi). Üretim düzeyinde LLM sistemi deneyimi temel gerekliliktir.

Üç tür proje üzerinde çalışacaksınız:

• Departman görevleri. Görevleri ve süreçleri yapay zekayı etkinleştirmek için "sadece Claude'a sorun"dan daha karmaşık bir şekilde departmanlarla birleştirin (örneğin, bir adımın LLM API çağrısı olduğu Python işlem hatları), her etkileşimde gerçek artımlı değer sağlar ve çalışma modellerini yük taşıyan, yapay zeka destekli iş süreçlerine dönüştürür.

• Müşteriye yönelik yapay zeka dağıtımı. Makine öğrenimi ve Karar Verme ekiplerimiz tarafından oluşturulan yapay zeka bileşenlerini üretime dağıtın ve entegre edin: çalışan bir model ile canlı müşteri özelliği arasındaki mühendislik uygulama katmanı.

• Yapay zeka platformu yetenekleri. Etkileşim modellerini güvenli, giderek daha fazla kendi kendine hizmet eden şirket çapında araçlara dönüştürmek için AI Platforms ekibiyle birlikte çalışın.

Moneybox'taki departmanlar zaten yapay zeka araçlarını kendileri geliştiriyor; onlara geniş ölçekte yük taşıma kullanımına yönelik güvenli bir yol sağlamak istiyoruz. Bu rol bu talebi yakalar ve onu uygun şekilde olgunlaştırır.

Ne yapacaksın

• Uçtan uca kendi katılımının sağlanması. Departmanla kapsamı belirleyin, çözümü tasarlayın, oluşturun, dağıtın ve prototipten istikrarlı üretime kadar devir ve sahiplik modeli üzerinde anlaşmaya varın. Nişanlar belirsiz bir acı olarak gelir; yalnızca çözümü değil, sorunu da tanımlarsınız.

• Yapay zeka çözümlerini doğru şekilde tasarlayın. Oluşturduğunuz sistemler için işlem hatları, LLM API entegrasyonu, değerlendirmeler, korkuluklar, izleme ve maliyet ve doğruluk optimizasyonu. Bir adımın ne zaman belirleyici olması gerektiğini ve Yüksek Lisans'ın ne zaman doğru araç olduğunu bilin.

• Araçları iş sistemlerine entegre edin. İnsanların kendileri için oluşturduğu, ekip yükünü taşıyan, paylaşılan araçları alın ve bunları, değerin haklı çıkardığı tam bir SDLC altında sahip olunan iş sistemleri olarak yeniden inşa edin.

• ML ile oluşturulmuş bileşenleri üretime dağıtın. Moneybox platformu ve modeli çevreleyen her şeyle entegrasyon, hizmet, Karar Verme ve Veri Bilimi ekipleri (modelin içinde olup bitenlerin sahibi olan) ve mühendislik ekiplerimizle ortaklaşa.

• Yeniden kullanılabilirlik yeteneği oluşturun. Etkileşim öğrenimlerini AI Platform yığınında paylaşılan araçlara, şablonlara, taktik kitaplarına ve self servis iş akışlarına dönüştürün. Korkuluklar, korumalı alan oluşturma, iş akışları ve ağ geçitleri dahil olmak üzere platform bileşenleri oluşturma.

• Çıtayı yükseltin. Ekibin gelişimi sırasında yerleşik uzmanlarla birlikte çalışın, çıktılarını özümseyin ve içselleştirin, böylece yetenek Moneybox'ta kalır.

İlk üç ayınızda, ilk departman görevlerinizin fizibiliteye göre seçilmesini ve ölçülebilir iş değeriyle (zaman tasarrufu, maliyetten kaçınılma, risk ortadan kaldırılma) ve uygun değerlendirmeler, izleme ve maliyet kontrolleriyle üretime dağıtılan en az bir ML yerleşik yeteneği ile teslim edilmesini bekliyoruz.

Bu rol açıkça makine öğrenimi modeli eğitimi veya veri bilimi değildir ve chatbot'u teşvik eden bir genel uzman değildir: bu, merkezinde yapay zeka bulunan üretim yazılımı mühendisliğidir.

sen kimsin

• Merkezinde yapay zeka bulunan bir üretim mühendisi. Üretimde çalışan ve değerlendirmeler, arıza modları, maliyet eğrileri ve neyi farklı yapacağınız hakkında somut olarak konuşabilen LLM destekli sistemler kurdunuz ve gönderdiniz.

• Belirsizlikte rahattır. Belirsiz bir sorunu olan bir departmana girip kapsamlı, teslim edilebilir bir sistemle ayrılabilirsiniz ve talimatlar yerine istisnalarla yönetilirsiniz.

• Teknik bilgisi olmayan sahipler için güçlü bir ortak. Bir iş sürecine sahip olan ancak teknolojiye sahip olmayan kişileri dahil etmek, kapsam belirlemek ve onlarla iletişim kurmak iştir, dikkati dağıtmak değil.

• Platform düşünürü. Daha önce tek seferlik çözümleri yeniden kullanılabilir araçlara veya platformlara dönüştürdünüz ve her etkileşimde bu modeli arıyorsunuz.

• Operasyonel düşünceye sahip. Gönderdiğiniz ürünün izlenmesine, maliyetine ve güvenilirliğine ve bir prototipin birinin güvenebileceği bir sisteme dönüştürülmesine önem veriyorsunuz.

• Alışkanlığı gereği güvenlik bilincine sahiptir. PII yönetimi, veri sınırı disiplini, anında enjeksiyon farkındalığı, döngüdeki insan tasarımı ve zarif başarısızlık, sonradan uygulayacağınız bir kontrol listesi değil, sizin oluşturma şeklinizdir.

Beceriler ve Deneyim

Temel

• Anlamlı üretim sahipliğiyle 5 yılı aşkın yazılım mühendisliği.

• Üretimde çalışan LLM destekli sistemler inşa etmiş ve sevk etmiştir.

• Ana diliniz olarak üretim düzeyinde Python.

• Üretimde Yüksek Lisans destekli sistemler: API'ler aracılığıyla modellerle çalışma konusunda gerçek dünya deneyimi - donanımlar, orkestrasyon, yapılandırılmış çıktı, araç kullanımı ve aracılar, uygun olduğunda RAG.

• Değerlendirmeler ve kalite: değerlendirme setlerinin tasarlanması, LLM adımları için ölçüm doğruluğu, geri çağırma ve kesinlik, regresyon testi istemleri ve iş akışları.…

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