AI-инженер по Copilot и Azure AI Foundry

Роль: AI-инженер, который работает напрямую с командами клиента, проектирует, создаёт и выводит в продакшен AI-решения на Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio и Azure AI Foundry (теперь Microsoft Foundry). Это позиция индивидуального вкладчика: вы пишете код, настраиваете агентов, подключаете данные и доводите решения до реальных пользователей. Работа ведётся в составе команды Collectiv вместе с руководителем проекта, архитекторами и инженерами данных. Вы напрямую взаимодействуете с бизнес- и ИТ-заинтересованными сторонами клиента, чтобы превратить бизнес-задачу в работающее AI-решение, а затем подготовить его к продакшену.

Ключевые обязанности

Решения на Copilot

• Создавать декларативные агенты, коннекторы Copilot и плагины, расширяющие Microsoft 365 Copilot данными и рабочими процессами клиента.
• Создавать агентов, темы, действия и автономных агентов в Copilot Studio для бизнес-процессов.
• Подключать Copilot к SharePoint, Teams, Microsoft Graph, Dataverse и линейным бизнес-системам.
• Писать и итеративно улучшать промпты, инструкции и конфигурации агентов на основе результатов тестирования и обратной связи пользователей.

Решения на Azure AI Foundry

• Создавать кастомных агентов и AI-приложения в Azure AI Foundry для сценариев, выходящих за рамки готового Copilot.
• Выбирать, развёртывать и настраивать модели из каталога Foundry, объясняя компромиссы по стоимости, качеству и задержке.
• Реализовывать агентные рабочие процессы с вызовом инструментов, многошаговой оркестрацией и контролем с участием человека.
• Интегрировать AI-решения с корпоративными системами через API, Azure Functions, Power Automate и Logic Apps.

Основы поиска и данных

• Строить сквозные конвейеры retrieval-augmented generation (RAG), включая приём, чанкинг, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск, а также заземление.
• Использовать Azure AI Search и Azure AI Document Intelligence для индексации и извлечения знаний из контента клиента.
• Совместно с инженерами данных Collectiv подключать AI-решения к Microsoft Fabric, Databricks и другим корпоративным платформам данных.

Оценка и готовность к продакшену

• Создавать наборы для оценки и тестовые стенды, измеряющие качество ответов, заземлённость, уровень галлюцинаций, безопасность, задержку и стоимость.
• Внедрять логирование, мониторинг и трассировку для развёрнутых агентов и моделей.
• Применять средства безопасности, идентификации и управления с использованием Microsoft Entra ID, Microsoft Purview и Azure AI Content Safety.
• Использовать контроль версий, CI/CD и стандарты код-ревью для всего кода и конфигураций AI-решений.

Консалтинг и сотрудничество

• Работать напрямую с заинтересованными сторонами клиента: собирать требования, проводить рабочие сессии, демонстрировать прогресс и управлять ожиданиями.
• Переводить бизнес-задачи в ограниченные по объёму, реализуемые AI-сценарии с чёткими метриками успеха.
• Обучать пользователей и администраторов клиента работе с созданными решениями и поддерживать их внедрение после запуска.
• Пополнять практику AI в Collectiv переиспользуемыми шаблонами, ускорителями и документацией.

Обязательные требования

• Степень бакалавра аккредитованного университета в области компьютерных наук, Data Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный опыт).
• 4+ года опыта в разработке ПО, инженерии данных или разработке для Microsoft 365 и Power Platform.
• 1+ год практического опыта создания и развёртывания генеративных AI- или LLM-решений в продакшене или у клиентов.
• Практический опыт расширения Microsoft 365 Copilot и работы с Copilot Studio.
• Практический опыт работы с Azure AI Foundry или Azure OpenAI.
• Опыт создания RAG-решений с Azure AI Search.
• Уверенные навыки Python или C#.
• Опыт работы в Azure (хранилище, вычисления, идентификация, сеть).
• Способность работать самостоятельно в клиентоориентированной консалтинговой роли.

Предпочтительные требования

• Опыт с Microsoft Agent Framework, Semantic Kernel или AutoGen.
• Опыт с Power Platform, Dataverse и Power Automate.
• Опыт с Microsoft Fabric, Databricks или Power BI.
• Опыт с практиками LLMOps, включая фреймворки оценки, управление промптами и мониторинг моделей.
• Знакомство с вопросами безопасности, конфиденциальности и соответствия для AI в регулируемых отраслях.
• Консалтинговый опыт с несколькими клиентами или отраслями.
• Релевантные сертификаты, такие как Azure AI Engineer Associate, Copilot Studio или Power Platform, либо Fabric (DP-600, DP-700).

Критерии успеха

• Созданные вами AI-решения доходят до продакшена и используются реальными людьми, а не только демонстрируются.
• Клиенты доверяют вам как инженеру, который знает, как заставить Copilot и Foundry работать в их среде.
• Ваши решения измеримы, документированы, безопасны и поддерживаемы после передачи.
• Вы делитесь шаблонами и ускорителями, которые ускоряют следующее AI-внедрение Collectiv.

Условия

• Полностью удалённая работа.
• Ежеквартальные очные командные мероприятия.
• Конкурентоспособная компенсация.
• Чёткая траектория роста с профессиональным развитием.