Applied AI Engineer, Codex

Про команду
Команда Applied AI Engineering OpenAI допомагає організаціям перетворити передові можливості штучного інтелекту на безпечні, надійні та високоефективні виробничі системи. Для організацій, що розробляють програмне забезпечення, це означає допомогу клієнтам у застосуванні Codex та інших можливостей OpenAI протягом усього життєвого циклу розробки програмного забезпечення, змінюючи те, як команди планують, створюють, тестують, перевіряють і поставляють програмне забезпечення.
Ми працюємо безпосередньо з інженерними лідерами та практичними розробниками, щоб виявляти важливі можливості, проектувати та впроваджувати робочі процеси розробки на основі ШІ та масштабувати те, що працює в інженерних організаціях. Ми перетворюємо уроки з цих розгортань у кращі продукти, багаторазові архітектури та технічні шаблони, які допомагають розробникам у всьому світі отримувати більше від Codex.
Про роль
Як інженер із прикладного штучного інтелекту, який зосереджується на Codex, ви співпрацюватимете безпосередньо з провідними інженерними організаціями для проектування, створення та розгортання систем штучного інтелекту, які змінюють процес розробки програмного забезпечення. Ви поєднаєте глибоке технічне судження, практичну інженерну роботу та лідерство з клієнтами, щоб реалізовувати амбітні ідеї з робочого процесу та вибору варіантів використання через створення прототипів, оцінку, розгортання виробництва та масштабне впровадження.
Ви працюватимете разом із командами інженерів над створенням розширених робочих процесів кодування штучного інтелекту, інтеграції, автоматизації та систем оцінки, часто використовуючи сам Codex як частину процесу розробки. Ви допоможете клієнтам приймати технічні рішення щодо поведінки моделі, агентських робочих процесів, середовищ для розробників, безпеки, надійності, оцінки та готовності до роботи, забезпечуючи при цьому розгортання, які перетворюються на вимірювані покращення продуктивності розробки та доставки програмного забезпечення.
Ви тісно співпрацюватимете з відділом продуктів OpenAI, дослідженнями, розробкою, безпекою, продажами та ширшою організацією Codex, перетворюючи досвід розгортання в реальному світі у високосигнальний відгук про продукт і модель. Успіх вимірюється виробничими системами, постійним впровадженням розробниками та значущими вдосконаленнями того, як інженерні організації створюють програмне забезпечення, а не просто успішними демонстраціями чи активними діями.
Ця посада працює в нашому лондонському офісі. Ми використовуємо гібридну модель роботи з 3 днями в офісі на тиждень і пропонуємо новим співробітникам допомогу в переїзді.
У цій ролі ви:

• Співпрацюйте безпосередньо з інженерними лідерами та практичними розробниками, щоб визначити важливі можливості для Codex і втілити їх у технічну архітектуру, плани впровадження, стратегії оцінки та вимірювані критерії успіху.

• Проектуйте, створюйте та розгортайте робочі процеси розробки програмного забезпечення на основі штучного інтелекту, які покращують те, як команди інженерів планують, пишуть, тестують, перевіряють, налагоджують і постачають програмне забезпечення.

• Практична робота з кодом для створення прототипів, пакетів оцінки, еталонних реалізацій, інтеграцій, автоматизації робочого процесу та прискорювачів виробництва — часто використовуючи Codex як частину власного процесу розробки.

• Допоможіть клієнтам просунутися від багатообіцяючих експериментів до надійних робочих процесів виробництва, стійкого впровадження розробниками та масштабного впливу в інженерних організаціях.

• Розробка систематичних підходів для оцінки систем кодування штучного інтелекту з використанням репрезентативних завдань розробки програмного забезпечення, автоматизованих грейдерів, виробничих сигналів і відгуків розробників.

• Приймайте обґрунтовані технічні рішення щодо моделей, агентів, інструментів, середовищ розробників, інтеграцій, надійності, спостережливості, затримки, вартості, безпеки, безпеки та готовності до роботи.

• Diagnose complex implementation challenges, reproduce failures, test hypotheses, and drive technical blockers toward resolution.

• Проводьте глибокі технічні занурення, семінари та практичні заняття, які допомагають командам інженерів ефективно та безпечно зрозуміти та застосувати передові робочі процеси кодування ШІ.

• Збирайте високоточну інформацію з реальних розгортань Codex і перетворюйте її на чіткі пропозиції продуктів, відгуки про моделі та технічні вимоги для груп продуктів, досліджень і інженерів OpenAI.

• Створюйте багаторазові архітектури, інструменти, приклади, посібники та технічні шаблони, включаючи внески до ресурсів, таких як OpenAI Cookbook, які прискорюють майбутні розгортання Codex.

• Впливайте на стратегію розробки замовника, допомагаючи технічним лідерам зрозуміти, як системи кодування штучного інтелекту можуть змінити життєвий цикл розробки програмного забезпечення, методи розробки та організаційні робочі процеси.

Ви досягнете успіху в цій ролі, якщо:

• Мати підтверджену історію проектування, створення та доставки програмного забезпечення або систем штучного інтелекту в корпоративних середовищах, включаючи переведення систем від прототипу до виробництва. Відповідні знання можуть включати прикладну інженерію штучного інтелекту або машинного навчання, розробку передового розгортання, розробку програмного забезпечення, інструменти для розробників, розробку для клієнтів, архітектуру рішень або технічний консалтинг.

• Може вказати на значний особистий внесок у код, архітектуру, оцінку, налагодження, інтеграцію чи виробничу техніку, а не лише програму, підтримку чи управління зацікавленими сторонами.

• Високий рівень володіння Python і комфортна робота в сучасних середовищах розробки програмного забезпечення; досвід роботи з JavaScript, TypeScript або іншою відповідною мовою є цінним.

• Є активним користувачем інструментів кодування штучного інтелекту та має чітку точку зору на те, як штучний інтелект може покращити продуктивність розробників і робочі процеси розробки програмного забезпечення.

• Насолоджуйтесь створенням високосигнальних прототипів, інтеграціями, автоматизацією та виробничими рішеннями, які демонструють і забезпечують те, що можуть забезпечити системи кодування ШІ.

• Зрозумійте, як систематично оцінювати системи кодування штучного інтелекту, включаючи розробку репрезентативних завдань, автоматизованих оцінок, сигналів виробництва та механізмів для включення відгуків розробників.

• Навігація у вимогах корпоративного виробництва, таких як інтеграція інструментів розробника, надійність, спостережливість, безпека, конфіденційність, керування даними, продуктивність і вартість.…

Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/openai/applied-ai-engineer-codex-munich-356526)