AI-инженер по LLM и мультиагентным системам

О компании

Capital One создает ответственные и надежные системы ИИ, меняя банковское дело к лучшему. Компания является лидером в использовании машинного обучения для создания персонализированного опыта клиентов в реальном времени. Инвестиции в технологическую инфраструктуру и таланты, а также глубокий опыт в ML позволяют быть на переднем крае внедрения ИИ. Приложения ИИ и ML привносят человечность и простоту в банковское дело.

Команда

Команда Intelligent Foundations and Experiences (IFX) находится в центре видения ИИ в Capital One. Работает с партнерами по всей компании, чтобы продвигать состояние науки и ИИ-инженерии, создает и развертывает проприетарные решения, которые приносят пользу миллионам клиентов. Модели и платформы ИИ расширяют возможности команд по всей Capital One.

Обязанности

• Взаимодействие с кросс-функциональной командой инженеров, исследователей, технических менеджеров и продакт-менеджеров для создания продуктов на основе ИИ.
• Проектирование, разработка, тестирование, развертывание и поддержка компонентов ИИ, включая обучение фундаментальных моделей, инференс больших языковых моделей, агентов и мультиагентные рабочие процессы, поиск по сходству, защитные механизмы, оценку моделей, эксперименты, управление и наблюдаемость.
• Использование широкого стека open source и SaaS ИИ-технологий, таких как AWS Ultraclusters, Hugging Face, VectorDBs, PyTorch и других.
• Внедрение передовых методов оптимизации фундаментальных моделей для улучшения производительности (масштабируемость, стоимость, задержка, пропускная способность) крупномасштабных производственных ИИ-систем.
• Вклад в техническое видение и долгосрочную дорожную карту фундаментальных ИИ-систем.
• Руководство разработкой и бенчмаркингом мультитурновых диалоговых и инструментальных агентских рабочих процессов с обеспечением измеримых показателей производительности и безопасности.
• Реализация масштабируемых пайплайнов для обучения, тонкой настройки и развертывания фундаментальных или доменных моделей в нескольких средах.
• Сотрудничество с исследовательскими и инженерными группами данных для курирования высококачественных наборов данных и улучшения методологий оценки моделей.
• Вклад в усилия по управлению и безопасности: отслеживаемость моделей, документация происхождения, контроль версий развернутых ИИ-активов.
• Наставничество младших ИИ-инженеров и продвижение инженерного совершенства, воспроизводимости и ответственных экспериментов.

Идеальный кандидат

• Любит создавать системы, гордится качеством своей работы, разделяет страсть делать правильные вещи.
• Увлечен новейшими исследованиями, умеет интуитивно понимать научные публикации и разумно применять новые методы в производстве.
• Быстро адаптируется, умеет вносить ясность в большие неопределенные проблемы, задавать вопросы и глубоко копать, чтобы найти корень проблем, четко излагать выводы.
• Глубоко техничен: сильный фундамент в инженерии и математике, опыт в аппаратном обеспечении, программном обеспечении и ИИ позволяет видеть и использовать возможности оптимизации, которые другие упускают.
• Устойчивый первопроходец, способный прокладывать новые пути для достижения бизнес-целей, когда маршрут неизвестен.

Базовые требования

• Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, электротехники, компьютерной инженерии или смежных областях плюс как минимум 3 года опыта разработки алгоритмов и технологий ИИ и ML, или степень магистра в этих областях плюс как минимум 1 год опыта.
• Как минимум 3 года опыта программирования на Python, Go, Scala, CUDA или Java.

Предпочтительные требования

• Опыт участия в разработке компонентов ИИ-систем с компромиссами по стоимости, задержке, пропускной способности и точности.
• 4 года опыта развертывания масштабируемых и ответственных ИИ-решений в облачных платформах (например, AWS, Google Cloud, Azure).