Senior Conversational AI Engineer, LLM

Bright Vision Technologies — технологическая консалтинговая компания, разрабатывающая облачные, AI, данные и корпоративные решения по всей территории США.

Должность: Conversational AI Engineer Локация: удаленно (США) Тип занятости: полная, прямая занятость (W2) Зарплата: $130,000–$180,000 в год (в зависимости от опыта) Требуемый опыт: 10+ лет Спонсорство: рассматриваются граждане США, обладатели грин-карт, EAD и кандидаты на перевод H-1B. Спонсорство новых H-1B не предоставляется.

Компания ищет опытного инженера с 10+ годами опыта в разработке ПО и глубокой экспертизой в больших языковых моделях (LLM), агентном ИИ и разработке корпоративных AI-приложений. Кандидат будет определять и вести стратегию, архитектуру и инженерные практики для создания интеллектуальных диалоговых систем, фреймворков промт-инжиниринга и AI-приложений. Роль сочетает глубокие технические знания современных LLM с умением создавать переиспользуемые AI-платформы, оценочные фреймворки и инструменты для разработчиков, обеспечивающие масштабируемые, безопасные и готовые к продакшену решения.

Задачи:

• Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные диалоговые AI-приложения на базе LLM.
• Определять стандарты промт-инжиниринга, переиспользуемые библиотеки промтов и лучшие практики для корпоративной AI-разработки.
• Архитектура и внедрение агентных AI-процессов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов и решений RAG.
• Создание масштабируемых оценочных фреймворков для качества промтов, обнаружения галлюцинаций, точности ответов, задержки и пользовательского опыта.
• Разработка переиспользуемых SDK, API и инструментов, ускоряющих создание AI-приложений в командах.
• Взаимодействие с продакт-менеджерами, AI-исследователями, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для выпуска готовых к продакшену решений.
• Внедрение практик безопасности ИИ, ответственного ИИ, безопасности, соответствия, защитных механизмов и управления для корпоративных развертываний.
• Оптимизация производительности LLM, эффективности инференса, выполнения промтов, стратегий кэширования и операционной масштабируемости.
• Наставничество инженеров и установление стандартов для архитектуры, тестирования, развертывания и мониторинга диалоговых систем.
• Оценка новых LLM, агентных фреймворков и AI-технологий для стимулирования инноваций и улучшения платформы.

Требования:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, программной инженерии или смежной технической дисциплине.
• 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительный опыт создания и развертывания приложений на базе LLM.
• Подтвержденный опыт выпуска корпоративных диалоговых AI-продуктов или продуктов на базе LLM в продакшен.
• Глубокая экспертиза в современных LLM API и моделях: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama или Mistral.
• Сильный опыт с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI или AutoGen.
• Сильные навыки программирования на Python и опыт создания масштабируемых бэкенд-сервисов и API.
• Опыт внедрения RAG, векторных баз данных, эмбеддингов, промт-инжиниринга и AI-оркестрации.
• Глубокое понимание AI-оценки, мониторинга моделей, наблюдаемости, ответственного ИИ и корпоративного управления ИИ.
• Отличные коммуникативные, аналитические навыки и лидерские качества.

Предпочтительно:

• Публичные технические публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source или лидерство в разработке LLM-приложений.
• Опыт проектирования мультиагентных архитектур, автономных AI-процессов и сложных систем использования инструментов.
• Знакомство с тонкой настройкой LLM, параметрически эффективной настройкой (LoRA/QLoRA) и техниками выравнивания моделей.
• Опыт разработки AI-решений для поддержки клиентов, ассистентов программирования, корпоративного поиска, аналитики, управления знаниями или бизнес-автоматизации.
• Опыт интеграции диалогового ИИ в корпоративные приложения со строгими требованиями соответствия: HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 или FedRAMP.
• Опыт работы с Kubernetes, MLOps, CI/CD, облачными платформами (AWS, Azure или GCP) и продакшен-инфраструктурой ИИ.