Starszy inżynier AI

RegScale to platforma ciągłego monitorowania kontroli (CCM), która pomaga organizacjom automatyzować i skalować programy bezpieczeństwa, ryzyka i zgodności. Jesteśmy w punkcie zwrotnym, przechodząc od realizacji startupu do zdyscyplinowanej, gotowej do działania organizacji inżynieryjnej i budujemy zespół, który nas tam zabierze. Sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla kierunku, w jakim zmierza RegScale, wpleciona w sposób, w jaki programy zgodności są automatyzowane, monitorowane i dostarczane na dużą skalę.

Rola Starszych inżynierów AI w RegScale jest odpowiedzialna za projektowanie i dostarczanie produkcyjnych systemów AI od początku do końca. Wnosisz prawdziwy szeroki zakres inżynierii AI, w tym potoki danych, dostrajanie i ocenę modeli, projektowanie i orkiestrację agentów, rozwój serwerów MCP i zabezpieczenia AI, a także rozumiesz, w jaki sposób te dyscypliny się łączą. Podejmujesz rozsądne decyzje we wszystkich obszarach, a nie tylko w wąskiej specjalizacji.

Twoja praca znajduje się wewnątrz Platform Engineering i jest wykorzystywana przez zespoły produktowe tworzące funkcje GRC oraz przez integratorów łączących RegScale z szerszym ekosystemem zgodności. Tworzysz prymitywne rozwiązania i platformy, na których opierają się inni, i podnosisz poprzeczkę w zakresie sposobu, w jaki organizacja inżynieryjna myśli o sztucznej inteligencji i ją dostarcza w środowisku produkcyjnym. Ta rola jest przeznaczona dla inżyniera, który zapewnia taki sam rygor w systemach sztucznej inteligencji, jak w każdej innej dyscyplinie inżynierii produkcji, w tym niezawodność, obserwowalność, zarządzanie kosztami i ciągłe zachowanie w świecie rzeczywistym.

Kluczowe obowiązki - Projektowanie, budowanie i obsługa systemów AI w środowisku produkcyjnym z pełną własnością w zakresie niezawodności, wydajności, kosztów, obserwowalności i ciągłego zachowania modelu. - Twórz i utrzymuj potoki danych, które pozyskują, oczyszczają, przekształcają i weryfikują dane, na których opierają się systemy AI, zapewniając jakość i identyfikowalność od źródła do modelu. - Projektuj i wdrażaj potoki generacji rozszerzonej wyszukiwania, systemy wyszukiwania wektorów i grafów oraz strategie wyszukiwania hybrydowego, które udostępniają dane dotyczące zgodności dla funkcji opartych na sztucznej inteligencji. - Dostrajaj, oceniaj i monitoruj modele pod kątem rzeczywistych kryteriów wydajności, mając jasne zrozumienie, jak mierzyć to, co ważne w dziedzinie zgodności. - Projektuj i buduj systemy agentów AI i warstwy orkiestracji, które koordynują wieloetapowe rozumowanie, użycie narzędzi i podejmowanie decyzji w złożonych przepływach pracy GRC. - Twórz i utrzymuj serwery MCP, które udostępniają możliwości platformy RegScale systemom AI, umożliwiając niezawodną, ​​bezpieczną i obserwowalną integrację AI na całej platformie. - Projektuj prymitywne elementy AI i struktury wielokrotnego użytku, na których mogą opierać się zespoły ds. produktów i integracji, przyspieszając rozwój funkcji AI w całej organizacji. - Zintegruj możliwości sztucznej inteligencji z potokami CI/CD za pomocą odpowiednich testów, bramek ewaluacyjnych i strategii wdrażania, które utrzymują jakość produkcji w miarę ewolucji modeli i danych. - Współpracuj z zespołami Platform Engineering, Core Engineering i Compliance as Code, aby zapewnić, że możliwości sztucznej inteligencji spełniają standardy niezawodności i bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. - Aktywnie identyfikuj ryzyka w zachowaniu systemu AI, jakości danych i wydajności modelu, wprowadzając proponowane środki zaradcze, zanim staną się incydentami produkcyjnymi. Wymagane kwalifikacje - 8 lub więcej lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania, z czego co najmniej 4 lata na budowaniu i obsłudze systemów AI lub uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych. - Udokumentowane doświadczenie w zakresie funkcji sztucznej inteligencji w wysyłce, na których polegają klienci, z własnością w całym cyklu życia produkcji, w tym niezawodnością, obserwowalnością, zarządzaniem kosztami i bieżącym zachowaniem modelu. - Solidne podstawy inżynierii danych, w tym projektowanie rurociągów, modelowanie danych, transformacja, walidacja jakości i monitorowanie wydajności na dużą skalę. - Praktyczne doświadczenie w zakresie generowania rozszerzonego wyszukiwania, baz danych wektorowych i grafowych, modeli osadzania i strategii wyszukiwania hybrydowego. - Doświadczenie w projektowaniu i budowaniu systemów agentów AI i struktur orkiestracji, w tym wieloetapowego rozumowania, korzystania z narzędzi i obsługi błędów w kontekstach produkcyjnych. - Solidne zrozumienie dostrajania i oceny modelu, w tym sposobu definiowania znaczących kryteriów wydajności dla zastosowań specyficznych dla danej dziedziny. - Solidne podstawy inżynierii oprogramowania stosowane w systemach AI z rygorem na poziomie produkcyjnym. - Silne umiejętności komunikacji pisemnej i werbalnej, umożliwiające artykułowanie decyzji dotyczących architektury AI i kompromisów zarówno technicznym, jak i nietechnicznym interesariuszom. Preferowane kwalifikacje - doświadczenie w budowaniu systemów sztucznej inteligencji w branżach regulowanych lub na platformach zorientowanych na zgodność, gdzie decyzje projektowe wpływają na możliwość kontroli, wyjaśnialność i wrażliwość danych. - Znajomość bezpiecznego rozwoju serwerów MCP i protokołów udostępniania możliwości platformy systemom AI. - Doświadczenie w korporacyjnych firmach SaaS, gdzie funkcje AI musiały spełniać korporacyjne standardy niezawodności, bezpieczeństwa i integracji. - Doświadczenie w optymalizacji kosztów wnioskowania, strategiach buforowania i kompromisach w zakresie wyboru modelu na dużą skalę. - Znajomość frameworków GRC takich jak FedRAMP, NIST czy CMMC i szerzej dziedziny compliance. - Doświadczenie z natywną infrastrukturą sztucznej inteligencji w chmurze na platformie Azure lub porównywalnych platformach, w tym wdrażanie modeli, skalowanie i monitorowanie. - Wkład w struktury AI typu open source lub głęboka znajomość ich w celu orkiestracji, oceny i obserwowalności. - Doświadczenie we wdrażaniu i używaniu rozwiązań Data Lake (tj.

Snowflake, Databricks, Synapse Analytics, AWS Redshift) w środowisku produkcyjnym. RegScale może zatrudniać wyłącznie obywateli USA. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/senior-ai-engineer-regscale