Architekt AI

Opis stanowiska Architekt AI będzie projektować i wdrażać kompleksowe architektury dla rozwiązań generatywnej AI i AI/ML, pracując pod kierunkiem dyrektora ds. systemów korporacyjnych, aby wprowadzić w życie strategię sztucznej inteligencji organizacji. Nasze produkty i usługi EdTech każdego roku dotykają milionów uczniów i nauczycieli, dlatego nasze rozwiązania AI muszą kierować się naszym celem, aby każdy nauczyciel i uczeń czuł się zauważony, ceniony i wspierany. Ta rola ma charakter głęboko techniczny, praktyczny i koncentruje się na dostarczaniu.

Idealny kandydat ma duże doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji opartej na danych, architektur GenAI (zwłaszcza RAG), wzorców natywnych w chmurze i narzędzi MLOps/LMMOps. Będą kluczowym czynnikiem przyczyniającym się do tworzenia platform i akceleratorów sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw. Architekt AI przekłada standardy architektoniczne na rzeczywiste rozwiązania, buduje komponenty wielokrotnego użytku, ściśle współpracuje z zespołami zajmującymi się inżynierią danych i produktami oraz zapewnia bezpieczeństwo, skalowalność, zgodność i gotowość do produkcji projektów AI.

Obowiązki stanowiska: 1. Architektura i dostawa rozwiązań Projektuj bezpieczne, kompleksowe architektury rozwiązań AI, obejmujące pozyskiwanie danych, uczenie modeli, potoki wnioskowania, przepływy orkiestracji i integrację z systemami niższego szczebla. Wdrażaj architektury zdefiniowane przez dyrektora ds. systemów korporacyjnych, zapewniając zgodność ze standardami, wzorcami i strategią platformy.

Twórz rozwiązania GenAI za pomocą RAG, wyszukiwania wektorów, strategii uziemienia, szybkiej orkiestracji i ram oceny modeli. Twórz i utrzymuj wysokiej jakości dokumentację HLD/LLD, diagramy sekwencji i przepływy danych dla Obciążenia AI. Przeprowadzaj praktyczne techniczne weryfikacje koncepcji, oceniaj modele/narzędzia i przekształcaj prototypy w systemy klasy produkcyjnej.2.

Możliwość inżynierii AITwórz bezpieczne szablony kodu, biblioteki i wzorce wielokrotnego użytku do wdrażania, oceny i monitorowania obciążeń. Współpracuj z inżynierami, aby integrować komponenty AI z potokami, produktami danych i operacyjnymi przepływami pracy. Wdrażaj zarządzanie cyklem życia modelu: wersjonowanie, śledzenie eksperymentów, integracja rejestru, zautomatyzowane wdrażanie.3.

Architektura danych i wyszukiwaniaArchitektura stowarzyszonych wzorców dostępu do danych dla sztucznej inteligencji, integrująca wiele systemów źródłowych (jeziora danych, hurtownie, repozytoria treści, platformy SaaS) w spójne potoki wyszukiwania. Projektuj potoki danych obsługujące przypadki użycia sztucznej inteligencji: inżynieria funkcji, generowanie osadzania, strategie dzielenia na porcje i przepływy wyszukiwania. Wdrażaj i optymalizuj schematy wektorowej bazy danych, osadzanie i wyszukiwanie hybrydowe (słowo kluczowe + semantyczne).

Upewnij się, że jakość danych, pochodzenie, kontrola dostępu i ochrona prywatności są zgodne z wymaganiami przedsiębiorstwa.4. Zarządzanie, bezpieczeństwo i zgodnośćWspółpracuj z zespołami ds. bezpieczeństwa i prywatności, aby zapewnić zgodność rozwiązań sztucznej inteligencji z obowiązującymi przepisami i standardami, przekładając wymagania zasad na możliwe do wyegzekwowania kontrole techniczne. Stosuj zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, zapewniając rozwiązania obejmujące zabezpieczenia dotyczące bezpieczeństwa, łagodzenia uprzedzeń, uziemienia i halucynacji.

Ustanów poręcze na potrzeby szkolenia modeli i szybkiego użycia, w tym ograniczenia dotyczące przyjmowania wrażliwych danych i zapobiegania wyciekom modeli. Wdrażaj wzorce bezpieczeństwa zatwierdzone przez przedsiębiorstwo (prywatne punkty końcowe, tokenizacja/MPC, szyfrowanie, role IAM, kontrola sieci). Przeprowadzaj przeglądy architektury, oceny ryzyka i oceny modeli w ramach gotowości do wdrożenia.5.

Współpraca i komunikacja Współpracuj z menedżerami produktów, inżynierami i interesariuszami biznesowymi w celu udoskonalenia wymagań i przełożenia ich na specyfikacje techniczne. Zapewniaj jasne wskazówki techniczne, mentoring i przeglądy kodu zespołom korzystającym z usług AI. Komunikuj kompromisy, ograniczenia i ryzyko związane z różnymi podejściami do sztucznej inteligencji odbiorcom technicznym i nietechnicznym.

Utrzymuj silną perspektywę biznesową, aby mieć pewność, że systemy są wdrażane w sposób wspierający cele operacyjne i potrzeby użytkowników. Zapewniaj, że rozwiązania spełniają wysokie standardy jakości, a pomyślne dostarczanie opiera się na dokładnych testach i walidacji praktyki.Zapewnianie wskazówek technicznych innym członkom zespołu inżynierskiego, wspieranie rozwoju i dzielenie się wiedzą.Wymagania dotyczące stanowiska: ponad 5 lat doświadczenia na stanowiskach inżynierskich i architektonicznych, działanie w skali przedsiębiorstwa i wykazywanie trwałej własności złożonych platform obsługujących dane i sztuczną inteligencję.Praktyczne doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu:Rozwiązania oparte na LLM (RAG, użycie narzędzi, szybkie przepływy pracy, dostrajanie w stosownych przypadkach).Tradycyjne modele i potoki ML.Usługi Cloud AI (Azure OpenAI/AI Studio, AWS Bedrock/SageMaker, GCP Vertex AI).Wektorowe bazy danych i wyszukiwanie (Azure AI Search, Pinecone, Weaviate, OpenSearch, pgvector).Potoki danych obsługujące sztuczną inteligencję (Spark, Databricks, Synapse, Snowflake, dbt, Airflow).Dogłębne zrozumienie praktyk MLOps/LMMOps, w tym rejestrowanie modeli, CI/CD dla ML, monitorowanie i ocena. Biegłość w języku Python i znajomość kluczowych frameworków AI (LangChain/LangGraph, Semantic Kernel, PyTorch lub TensorFlow, MLflow).

Praktyczna wiedza na temat bezpieczeństwa, zarządzania i kontroli zgodności związanych ze sztuczną inteligencją. Preferowane kwalifikacje Doświadczenie w operacjonalizacji agentycznych przepływów pracy, drugich pilotów lub automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji w środowiskach korporacyjnych. Praktyczne doświadczenie w zakresie ram oceny modeli (testy jakości, stronniczości, bezpieczeństwa, solidności, halucynacji).

Doświadczenie we wdrażaniu obserwowalności dla Sztuczna inteligencja: telemetria, wykorzystanie tokenów, opóźnienia, metryki uziemienia.Znajomość architektur sterowanych zdarzeniami i architektur mikrousług.Certyfikaty takie jak:Azure AI Engineer AssociateAzure Solutions Architect AssociateAWS Specjalność uczenia maszynowegoGCP Profesjonalny inżynier ML Kompetencje behawioralneWysokie umiejętności rozwiązywania problemów z praktycznym nastawieniem na dostawę.Ciekawość i chęć odkrywania i szybkiego uczenia się nowych technologii AI.Umiejętność współpracy z zespołami inżynierskimi podczas zgodnie ze wskazówkami dotyczącymi architektury.Jasny komunikator z możliwością upraszczania złożonych tematów.Miary sukcesuDostawy architektury zgodne ze standardami określonymi przez starszego architekta rozwiązań.Zmniejszenie wysiłku inżynieryjnego dzięki komponentom i akceleratorom wielokrotnego użytku.Pomyślne wdrażanie obciążeń AI spełniających kryteria wydajności, bezpieczeństwa i kosztów.Większa niezawodność i zakres monitorowania rozwiązań AI.Wykazana zdolność do operacjonalizacji rozwiązań GenAI w środowiskach produkcyjnych.Przykład Z dnia na dzień PracaTwórz potok RAG dla jednostki biznesowej za pomocą korporacyjnego wyszukiwania wektorowego, integrując się z centralną platformą sztucznej inteligencji. Pomagaj zespołom inżynieryjnym w przyjmowaniu nowych elementów składowych sztucznej inteligencji (wywoływanie funkcji, szybka orkiestracja, wyszukiwanie hybrydowe). Przeprowadzaj oceny modeli, aby porównać modele otwarte z modelami hostowanymi pod kątem konkretnego obciążenia.

Twórz diagramy LLD dla funkcji automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i przejrzyj je ze starszym architektem rozwiązań. Wdrażaj pulpity nawigacyjne obserwowalności śledzące jakość uziemienia, opóźnienia i koszt wnioskowania. więcej o naszej organizacji i ekscytującej pracy, którą wykonujemy, można znaleźć na stronie www.cambiumlearning.com Środowisko pracy Remote FirstNasze podejście Remote First zapewnia pracownikom elastyczność i zaufanie, których potrzebują, aby skutecznie łączyć pracę z życiem prywatnym. Tworzy kulturę, w której wszyscy pracownicy są cenieni, a sukces mierzy się wynikami.

Pozwala nam to współpracować, włączać i zapewniać większy pozytywny wpływ, niezależnie od naszych indywidualnych lokalizacji. Jeśli będziesz pracować zdalnie, okazjonalnie lub na stałe, musisz mieć niezawodne połączenie z Internetem za pośrednictwem kablowej lub światłowodowej usługi szerokopasmowej o minimalnej prędkości pobierania 10 Mb/s i wysyłania 5 Mb/s. Od zwycięskiego kandydata oczekuje się aktywnego udziału w rozmowach kwalifikacyjnych wideo podczas procesu rekrutacji oraz bieżących wirtualnych spotkaniach z włączoną kamerą, w ramach swojej roli.

Aby zachować poufność i zapewnić uczciwy proces oceny, korzystanie z narzędzi do robienia notatek, materiałów referencyjnych lub narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (w tym generatywnej sztucznej inteligencji, modeli językowych lub podobnych technologii) podczas rozmów kwalifikacyjnych lub innych czynności selekcyjnych jest zabronione, chyba że uzyskano wcześniej pisemną zgodę od zespołu People Experience. Jeśli potrzebujesz wyjątku ze względów medycznych, związanych z dostępnością lub z innych powodów, skontaktuj się z członkiem zespołu ds. pozyskiwania talentów, aby z wyprzedzeniem omówić zakwaterowanie. W ramach naszych świadczeń Remote-Firs firma Cambium oferuje zwrot kosztów pomagający pokryć koszty założenia Twojego domu lub zdalnego biura.

Pracodawca zapewniający równe szanse Naszym celem jest wspieranie kultury, która celebruje wyjątkowe pochodzenie, pomysły i doświadczenia. Wszyscy wykwalifikowani kandydaci otrzymają wynagrodzenie za zatrudnienie bez dyskryminacji ze względu na rasę, kolor skóry, wiek, religię, płeć (w tym ciążę, płeć, tożsamość/ekspresję płciową lub orientację seksualną), pochodzenie narodowe, chroniony status weterana, niepełnosprawność lub informacje genetyczne (w tym historię medyczną w rodzinie). Zapewnimy rozsądne udogodnienia wykwalifikowanym osobom niepełnosprawnym.

Możesz poprosić o zakwaterowanie podczas procesu rekrutacji u członka swojego zespołu ds. pozyskiwania talentów. Oryginalnie opublikowano w Himalajach