ИИ-инженер в подразделении данных и интеллекта

О компании

Acquia — компания, развивающая платформу цифрового опыта Acquia DXP на базе Drupal с открытым исходным кодом. Платформа позволяет маркетологам, разработчикам и IT-командам создавать цифровые продукты и сервисы. Acquia — провайдер Drupal-хостинга №1; объединяет управление контентом, управление цифровыми активами и управление продуктовой информацией в едином Command Center с ИИ: Acquia Source. Штаб-квартира в Бостоне, Массачусетс. Компания развивает платформу для мира, где аудитория включает не только людей, но и ИИ-агентов: агентный ИИ оркестрирует сложные цифровые процессы в рамках ограничений управления, необходимых крупным организациям.

Роль

Acquia ищет ИИ-инженера уровня Staff в подразделение данных и интеллекта. У Acquia одна из крупнейших в мире баз Drupal и цифрового опыта, а также более десяти лет операционных, продуктовых и клиентских данных. Роль создана, чтобы использовать эти данные: строить слои поиска, графов и выводов поверх платформы данных, а также агентные и детерминированные системы, которые превращают сигналы в действия для клиентов и команд. Подразделение охватывает наблюдаемость, основную платформу данных и аналитику с интеллектом; работа идет совместно с продуктовыми и платформенными командами, которые используют создаваемые решения. Это практическая инженерная роль: большую часть времени нужно проектировать, строить и выпускать продакшен-системы, а также повышать уровень ИИ-инженерии в командах качеством своей работы, а не управленческой нагрузкой. Команда выпускает рано и итерирует.

Задачи

• Ежедневно писать и выпускать продакшен-код с ИИ, быть активным контрибьютором.
• Вести работу по быстрому извлечению клиентского контекста: семантический поиск, индексация, граф знаний поверх платформы данных. Ранний приоритет — позволить агенту определить клиента и получить весь его контекст за один запрос; дальнейшее направление частично определяет сам кандидат.
• Строить слой выводов и сигналов: модели и процессоры, которые читают из Iceberg-based lakehouse, записывают оцененные выводы обратно и предоставляют сигналы через контракты, на которые могут опираться другие команды.
• Доводить сигналы до действий: превращать обнаруженные условия, такие как риск оттока, несоответствие использования и прав или возможность расширения, в процессы, которые действуют, с проверкой человеком там, где это правильный дизайн.
• Выбирать подходящий инструмент под каждую нагрузку: большую модель, малую дообученную модель или обычный детерминированный код. Управление стоимостью выводов входит в обязанности.
• Отвечать за оценку и наблюдаемость ИИ-систем, чтобы можно было показать надежность сигнала до того, как кто-то начнет на него опираться.
• Задавать паттерны, на которые опираются другие команды, и вместе с инженерными и бизнес-руководителями превращать цели компании в выпущенные системы.

Опыт

• Важнее то, как кандидат учится, чем инструменты, уже указанные в резюме.
• Стек охватывает Python, SQL и dbt, распределенные движки запросов, надежную оркестрацию процессов, Iceberg lakehouse на S3, а также меняющийся набор поставщиков моделей и агентных фреймворков. Через год стек может выглядеть иначе.
• Ожидается, что кандидат придет без глубокой экспертизы в части стека и быстро закроет пробел, используя ИИ для чтения незнакомых кодовых баз и внесения полезного вклада до полного освоения.
• Широта по языкам, платформам данных и поставщикам моделей ценится больше.