Компания: Segment
Роль: Prompt-инженер Локация: удаленно Тип занятости: контракт, W2, без привлечения третьих сторон Длительность: от 12 месяцев
Требования к опыту: 12 лет опыта, практический опыт в машинном обучении, NLP, AWS, Bedrock, Gen-AI, наличие степени PhD в области ML, Data Science или математики.
Обязательные навыки:
- Многолетний опыт работы с AWS, включая облачную инженерию, особенно в ML
- Многолетний опыт в ML, особенно в NLP
- Опыт работы с GenAI и Bedrock
- Степень PhD в области ML
Ключевые навыки:
Prompt-инжиниринг:
- Опыт оптимизации промптов для задач извлечения данных
- Способность объяснять принципы промпт-инжиниринга
- Навык создания переиспользуемых шаблонов и паттернов промптов
- Умение разрабатывать документацию и обучающие материалы
Знание LLM и GenAI:
- Понимание текущих возможностей и ограничений GenAI
- Умение объяснять концепции GenAI практикующим специалистам
- Опыт создания дорожных карт развития GenAI для команд
- Практические знания по выбору моделей для конкретных сценариев
Внедрение баз знаний:
- Опыт построения и структурирования баз знаний для LLM
- Умение создавать поддерживаемые архитектуры баз знаний
- Фокус на устойчивых и управляемых решениях
- Опыт оценки и циклов улучшения баз знаний
Системы агентного ИИ:
- Опыт проектирования мультиагентных рабочих процессов
- Навык создания модульных и понятных компонентов агентов
- Умение обучать команду принципам дизайна агентов
- Фокус на практичных и поддерживаемых архитектурах
Дополнительные качества для передачи знаний:
- Обучение и наставничество: способность передавать знания в процессе работы
- Документация: создание понятной документации для будущего использования
- Упрощение: умение делать сложные концепции GenAI доступными для команды
- Практический фокус: акцент на решениях, которые команда может поддерживать самостоятельно
- Совместный подход: работа вместе с командой, а не изолированно
- Знание домена: медицинское страхование США, страхование работников, концепции PPO
Результаты работы:
- Оптимизированные промпты с подробными пояснениями улучшений
- Плейбук по промпт-инжинирингу под конкретный сценарий
- Архитектура базы знаний с документацией по обслуживанию
- Обучающие материалы для постоянной оптимизации промптов
- Практические упражнения для развития навыков команды
- План поддержки возможностей GenAI
Технологический стек:
- Oracle SQL
- Языки программирования высокого уровня
- AWS Bedrock
- Strands или аналогичный фреймворк для ИИ-агентов
- Принципы анализа данных
- Принципы моделирования данных
Образование: PhD в области ML, Data Science или математики.