AI-инженер по LLM-системам

Mastercard ищет AI-инженера для проектирования и внедрения AI-решений, повышающих продуктивность инженерии и бизнес-процессов. Требуется прочная база в AI/ML, практический опыт с LLM-системами, подготовкой данных и дизайном контекста (включая чанкинг).

Задачи

• Выявлять и продвигать высокоэффективные сценарии использования AI в инженерных и бизнес-процессах.
• Проектировать сквозные AI-решения с использованием LLM, оркестрации и автоматизации.
• Быстро переходить от исследования к промышленным реализациям.
• Разрабатывать LLM-приложения, включая промпт-фреймворки, слои оркестрации и интеграции.
• Создавать и развивать AI-агентов (например, на базе Copilot или аналогичных) для автоматизации рабочих процессов и поддержки принятия решений.
• Применять методы retrieval-augmented, управление контекстом и оптимизацию промптов.
• Структурировать и подготавливать данные для потребления LLM, включая эффективный чанкинг и оптимизацию контекстного окна.
• Проектировать стратегии поиска, повышающие релевантность, точность и качество ответов.
• Балансировать размер контекста, задержку и стоимость при сохранении эффективности решения.
• Понимать и учитывать поведение моделей, оценку, предвзятость и ограничения.
• Настраивать и адаптировать промпты, контекст и рабочие процессы вместо переобучения моделей.
• Обеспечивать ответственное и эффективное использование AI через грамотные инженерные практики.
• Применять AI-инструменты (например, Copilot и аналогичные) для повышения скорости и качества разработки.
• Создавать переиспользуемые паттерны для AI-ассистированного кодирования, тестирования и документации.
• Измерять и масштабировать влияние на продуктивность в командах.
• Строить конвейеры данных и интеграции для поддержки AI-процессов.
• Разрабатывать API, сервисы и приложения, встраивающие AI-возможности.
• Обеспечивать масштабируемость, поддерживаемость и интеграцию решений в реальные рабочие процессы.

Требования

• Прочная база в концепциях AI/ML, особенно LLM и современных AI-систем.
• Практический опыт с промпт-инжинирингом и фреймворками оркестрации LLM.
• Опыт дизайна контекста, стратегий чанкинга и методов поиска.
• Работа со структурированными и неструктурированными данными для AI-сценариев.
• Солидный опыт в разработке ПО и проектировании систем.
• Способность создавать сквозные AI-решения (данные → контекст → LLM → приложение).
• Прагматичный подход, ориентированный на качество, удобство использования и бизнес-эффект.

Условия

• Полная занятость.
• Базовая зарплата конкурентоспособна и может варьироваться в зависимости от местоположения, знаний, навыков и опыта; возможен годовой бонус или комиссионные в зависимости от роли.
• Льготы для сотрудников на полную занятость (и некоторых на частичную) обычно включают страхование (включая медицинское).