Lider Zespołu/Starszy Specjalista - AI

Lider zespołu/starszy specjalista - podsumowanie AIRole BuzzBoard poszukuje kierownika zespołu/starszego specjalisty - sztuczna inteligencja do projektowania, kierowania i skalowania systemów GenAI i agentycznej sztucznej inteligencji klasy produkcyjnej w całym naszym ekosystemie produktów. Jest to stanowisko starszego kierownictwa technicznego, skupiające się na budowaniu inteligentnych systemów AI, które łączą LLM, SLM, agentów, przepływy pracy, wyszukiwanie, ocenę i analizę produktów. Idealny kandydat ma praktyczne doświadczenie z produkcyjnymi systemami GenAI i może poprowadzić mały zespół w przekształcaniu problemów biznesowych w niezawodne, skalowalne i opłacalne możliwości AI.

Nie jest to rola czysto badawcza ani tradycyjna rola DevOps. Poszukujemy osoby, która potrafi zaprojektować systemy GenAI, dokonać mądrych wyborów modeli i frameworków, poprowadzić wdrażanie i zapewnić niezawodne działanie systemów w rzeczywistych środowiskach produktów. BuzzBoard ma już produkcyjne systemy GenAI generujące treści i spostrzeżenia w wielu procesach biznesowych.

Ta rola pomoże skalować te podstawy do nowej generacji agentycznych produktów AI. Kluczowe obowiązki 1. Architektura i kierownictwo techniczne GenAI - projektowanie skalowalnych systemów GenAI w zakresie generowania treści, analizy biznesowej, rekomendacji, automatyzacji i agentycznych przepływów pracy. - Projektuj systemy wielo-LLM i wieloagentowe przy użyciu frameworków takich jak LangGraph, CrewAI, AutoGen lub Semantic Kernel. - Zdefiniuj wzorce architektury dla RAG, wywoływania narzędzi, wywoływania funkcji, pamięci agenta, zarządzania kontekstem i orkiestracji przepływu pracy. - Oceń, kiedy należy używać interfejsów API LLM, SLM, precyzyjnie dostrojonych modeli, systemów opartych na wyszukiwaniu, logiki deterministycznej lub podejść hybrydowych. - Twórz wzorce systemu AI wielokrotnego użytku, podpowiedzi, przepływy oceny i warstwy orkiestracji, które można stosować w różnych produktach.

2. Agentyczna sztuczna inteligencja i systemy przepływu pracy - Kieruj projektowaniem i rozwojem agentycznych systemów sztucznej inteligencji, które potrafią rozumować, używać narzędzi, wywoływać interfejsy API, zarządzać stanem i wykonywać wieloetapowe zadania. - Twórz i ulepszaj wzorce współpracy wielu agentów na potrzeby zastosowań, takich jak marketing cyfrowy, inteligencja małych i średnich firm, generowanie treści, analiza marki i automatyzacja kampanii. - Projektuj poręcze, aby zmniejszyć halucynacje, poprawić podstawy faktyczne i zapewnić przewidywalne wyniki. - Pracuj nad pamięcią agentów, trwałością stanu, punktami kontrolnymi przepływu pracy i przekazywaniem zadań między komponentami AI. 3.

RAG, dostrajanie i optymalizacja modelu - Projektuj i ulepszaj potoki RAG przy użyciu wektorowych baz danych, osadzania, strategii fragmentowania, metadanych, zmiany rankingu i oceny odzyskiwania. - Kieruj dostrajaniem lub nadzorowanymi przepływami pracy szkoleniowymi, jeśli jest to potrzebne w konkretnych przypadkach zastosowań biznesowych. - Optymalizuj wybór modeli w modelach OpenAI, Gemini, Anthropic, Hugging Face i modelach typu open source w oparciu o koszt, opóźnienia, dokładność i niezawodność. - Zdefiniuj strategie przełączania modeli i strategie awaryjne dla systemów produkcyjnych. - Popraw szybką inżynierię, ustrukturyzowane wyniki, zgodność ze schematem i spójność odpowiedzi. 4. Ocena, jakość i zarządzanie AI - Zdefiniuj ramy oceny jakości AI dla generowanych treści, podsumowań, rekomendacji i wyników agentów. - Twórz lub prowadź testy regresyjne pod kątem podpowiedzi, zmian modelu, zmian w przepływie pracy i gotowości do wydania. - Śledź wskaźniki wydajności, takie jak jakość wyjściowa, współczynnik edycji, współczynnik halucynacji, opóźnienia, wskaźnik awaryjności i koszt wnioskowania. - Wkład w praktyki zarządzania GenAI, w tym odpowiedzialną sztuczną inteligencję, prywatność, bezpieczeństwo i zgodność. - Współpracuj z zespołami ds. produktu i kontroli jakości w celu zdefiniowania mierzalnych kryteriów akceptacji wyników AI.

5. Niewielkie wdrożenie i gotowość do produkcji - współpracuj z zespołami inżynieryjnymi i platformami, aby zapewnić możliwość wdrożenia, obserwowania i konserwacji systemów AI w środowisku produkcyjnym. - Zapewnij praktyczne wsparcie w zakresie pakowania usług AI przy użyciu środowisk Python, FastAPI/Flask, Docker i chmurowych, jeśli zajdzie taka potrzeba. - Zrozum podstawowe CI/CD, wersjonowanie, rejestrowanie, monitorowanie, wycofywanie zmian i zarządzanie środowiskiem dla usług AI. - Współpracuj z DevOps lub zespołami zaplecza w zakresie architektury wdrażania, skalowania i niezawodności. - Monitoruj i rozwiązuj typowe problemy produkcyjne związane z opóźnieniami, awariami modeli, limitami API, limitami szybkości, skokami kosztów i obniżoną jakością wydruku. Ta rola powinna odpowiadać za rozmowy dotyczące wdrażania, ale głównym oczekiwaniem jest architektura systemu AI i przywództwo techniczne, a nie pełnoetatowe posiadanie DevOps.

Dzięki oczekiwaniom dotyczącym lżejszego wdrożenia różni się ona od wcześniejszej roli specjalisty ds. platformy AI, która bardziej skupiała się na wdrażaniu języka Python, platformie Docker, chmurze, CI/CD, monitorowaniu, skalowaniu i wycofywaniu zmian. 6. Przywództwo techniczne i współpraca międzyfunkcyjna - mentoruj inżynierów GenAI i kieruj procesem podejmowania decyzji technicznych w ramach inicjatyw AI. - Współpraca z zespołami ds. produktu, inżynierii danych, inżynierii oprogramowania, kontroli jakości i operacji AI. - Przekładaj wymagania produktu na architekturę AI, plany wdrożeniowe i mierzalne wyniki. - Przeglądaj projekty AI, podpowiedzi, przepływy pracy, wyniki oceny i decyzje dotyczące architektury. - Komunikuj się jasno zarówno z interesariuszami technicznymi, jak i nietechnicznymi.

Wymagane umiejętności i doświadczenie Podstawowa wiedza specjalistyczna w zakresie GenAI - duże, praktyczne doświadczenie w budowaniu systemów produkcyjnych opartych na GenAI lub LLM. - Głębokie zrozumienie LLM, SLM, szybkiej inżynierii, ustrukturyzowanych wyników, wywoływania narzędzi i wywoływania funkcji. - Doświadczenie z co najmniej dwoma głównymi ekosystemami LLM, takimi jak OpenAI, Gemini, Anthropic lub Hugging Face. - Doświadczenie w budowaniu systemów RAG przy użyciu wektorowych baz danych, takich jak Chroma, Pinecone, Weaviate, FAISS lub równoważne. - Dobra znajomość osadzania, wyszukiwania semantycznego, jakości wyszukiwania i projektowania kontekstu. Doświadczenie z agentyczną sztuczną inteligencją - praktyczne doświadczenie z platformami agentycznej sztucznej inteligencji, takimi jak LangGraph, CrewAI, AutoGen lub Microsoft Semantic Kernel. - Doświadczenie w tworzeniu wieloetapowych przepływów pracy, potoków agentów lub automatyzacji przepływu pracy AI. - Zrozumienie pamięci agenta, integracji narzędzi, zarządzania stanem i obsługi awarii. - Umiejętność projektowania przepływów pracy agentów, które są niezawodne, mierzalne i dostosowane do wyników produktu. Świadomość inżynierii i wdrażania - dobra znajomość języka Python z doświadczeniem w AI/ML lub tworzeniu backendu. - Znajomość FastAPI, Flask, Streamlit lub podobnych frameworków. - Praktyczna znajomość interfejsów API REST, Dockera, platform chmurowych i podstawowych przepływów pracy CI/CD. - Umiejętność współpracy z zespołami inżynieryjnymi przy wdrażaniu, monitorowaniu, wersjonowaniu i debugowaniu produkcyjnym. - Zrozumienie opóźnień, kosztów, skalowalności, obserwowalności i trybów awarii w systemach AI. Jakość i ocena AI - doświadczenie w projektowaniu metod oceny wyników LLM. - Zrozumienie szybkich testów regresyjnych, kontroli halucynacji, walidacji schematu i punktacji wyników. - Możliwość definiowania wskaźników jakości, niezawodności, kosztów i wpływu biznesowego. - Znajomość narzędzi takich jak LangSmith, MLflow, Weights & Biases lub równoważnych będzie dodatkowym atutem.

Przywództwo i myślenie o produkcie - umiejętność kierowania małym zespołem inżynierów lub programistów AI. - Silne myślenie o produkcie i umiejętność łączenia architektury AI z wynikami biznesowymi. - Jasna komunikacja z zespołami ds. produktu, inżynierii, kontroli jakości i kierownictwem. - Komfort pracy w szybko zmieniającym się środowisku przypominającym start-up, ze zmieniającymi się wymaganiami. Dobrze mieć - doświadczenie w dostrajaniu lub nadzorowaniu procesów szkoleniowych. - Doświadczenie z SLM i wdrażaniem modeli open source. - Doświadczenie z narzędziami do obsługi modeli, takimi jak vLLM, Ollama lub TensorRT-LLM. - Doświadczenie z multimodalną sztuczną inteligencją obejmującą tekst, obraz, dźwięk lub wideo. - Znajomość Kubernetes lub wdrożeń bezserwerowych. - Doświadczenie w technologii marketingowej, inteligencji małych i średnich firm, automatyzacji treści lub platformach marketingu cyfrowego. - Znajomość zagadnień związanych z odpowiedzialną sztuczną inteligencją, prywatnością, bezpieczeństwem i zgodnością. - Wcześniejsze doświadczenie w skalowaniu systemów AI, które generują duże ilości treści, rekomendacji lub spostrzeżeń biznesowych. Na czym najbardziej nam zależy - Zbudowałeś lub skalowałeś prawdziwe systemy GenAI, a nie tylko wersje demonstracyjne. - Rozumiesz, jak projektować przepływy pracy AI, które są niezawodne, testowalne i oszczędne. - Możesz podejmować praktyczne decyzje dotyczące modelu, podpowiedzi, wyszukiwania i architektury. - Wiesz, jak zrównoważyć inteligencję LLM z logiką deterministyczną i poręczami inżynieryjnymi. - Możesz kierować inżynierami, pozostając praktycznymi, gdy zajdzie taka potrzeba. - Nie boisz się niejednoznaczności i potrafisz tworzyć strukturę w szybko zmieniającym się środowisku. - Myślisz nie tylko o tym, „którego modelu użyć” i skupiasz się na pełnym systemie sztucznej inteligencji wokół modelu.

Poziom doświadczenia - ponad 6 lat ogólnego doświadczenia w inżynierii, sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym lub produktach danych. - Ponad 3 lata praktycznego doświadczenia z systemami GenAI, LLM, NLP, ML lub produktami opartymi na sztucznej inteligencji. - Zdecydowanie preferowane jest wcześniejsze doświadczenie w kierowaniu architekturą AI lub kierowaniu zespołem. - Wymagane jest doświadczenie produkcyjne w GenAI. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/team-leadsenior-specialist-ai-buzzboard