Senior AI/LLM-инженер, генеративный ИИ

О компании и проекте

Компания: NTT DATA North America.

Требуется Senior AI/LLM-инженер для проектирования, разработки и внедрения корпоративных решений генеративного ИИ на основе больших языковых моделей. Кандидат должен обладать опытом разработки на Python, RAG, AI-оркестрации и облачных архитектур. Роль предполагает работу с владельцами продуктов, архитекторами решений, инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, безопасных и готовых к продакшену AI-приложений на базе OpenAI и других ведущих фундаментальных моделей.

Локация: удалённо, необходимо поддерживать часовой пояс EST.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные генеративные AI-приложения с использованием современных LLM-технологий.
• Создавать продакшен-бэкенд-сервисы на Python с применением современных практик разработки ПО.
• Разрабатывать масштабируемые AI-архитектуры с использованием OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных фундаментальных моделей.
• Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с использованием векторных баз данных и семантического поиска.
• Разрабатывать мультиагентные AI-системы для оркестрации сложных бизнес-процессов.
• Проектировать архитектуры AI-решений, отвечающие требованиям масштабируемости, безопасности и поддерживаемости.
• Интегрировать AI-возможности в существующие корпоративные приложения, API и бизнес-процессы.
• Разрабатывать и использовать REST API, микросервисы и событийно-ориентированные сервисы для AI-приложений.
• Внедрять фреймворки оркестрации, такие как LangChain и связанные агентные фреймворки.
• Оптимизировать промпты для повышения точности, качества рассуждений и бизнес-результатов.
• Оценивать производительность LLM и внедрять методы улучшения качества ответов.
• Устанавливать практики AI-управления, оценки моделей и ответственного ИИ.
• Мониторить производительность AI-приложений и оптимизировать задержку, стоимость и качество.
• Создавать облачные AI-решения с использованием Azure или AWS AI-сервисов.
• Внедрять Azure AI Search и векторный поиск.
• Проектировать безопасные корпоративные AI-приложения в соответствии со стандартами облачной безопасности и управления.
• Взаимодействовать с DevOps-командами для развертывания AI-решений через CI/CD-пайплайны.
• Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания AI-кейсов и их трансформации в масштабируемые технические решения.
• Представлять архитектурные решения и AI-стратегии технической и нетехнической аудитории.
• Наставлять младших инженеров и развивать лучшие практики AI-инжиниринга.

Требования

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, программной инженерии или смежной области.
• 6+ лет опыта в разработке ПО или машинном обучении.
• Минимум 3 года практического опыта создания решений в области ИИ и генеративного ИИ.
• 3–5 лет сильного практического опыта разработки продакшен-приложений на Python.
• 1–3 года опыта создания приложений с использованием OpenAI (предпочтительно), Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных LLM-платформ.
• 3+ года опыта внедрения RAG-архитектур.
• 1–3 года опыта интеграции векторных баз данных и решений семантического поиска.
• 1–3 года уверенного понимания LangChain и фреймворков AI-оркестрации.
• Опыт проектирования мультиагентных AI-архитектур.
• Глубокие знания промпт-инжиниринга, оценки моделей, AI-управления и принципов ответственного ИИ.
• Опыт создания REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур.
• Опыт работы с облачными платформами Azure или AWS.
• Понимание масштабируемой корпоративной архитектуры приложений.
• Отличные аналитические навыки, навыки решения проблем и коммуникации.

Необходимые технические навыки

• Python
• JavaScript
• Генеративный ИИ
• Большие языковые модели (LLM)
• OpenAI (предпочтительно)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Мультиагентная AI-оркестрация
• LangChain
• Langfuse
• Архитектура AI-решений
• Azure AI Search
• Векторные базы данных
• Промпт-инжиниринг
• REST API
• Микросервисы
• Событийно-ориентированная архитектура
• Облачные сервисы Azure или AWS

Предпочтительно

• Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel или аналогичными агентными фреймворками.
• Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.