Personel Inżynier ds. sztucznej inteligencji

Zarządzanie wydatkami w PleoMessy to trudna sprawa. A żmudne procesy to sytuacja, w której tracą wszyscy zaangażowani, nie tylko finanse. W Pleo zmieniamy to.

Tworzymy rozwiązania w zakresie wydatków, które sprawiają, że zarządzanie pieniędzmi jest płynne, wzmacniające i zaskakująco skuteczne zarówno dla zespołów finansowych, jak i pracowników - z wizją, aby pomóc wszystkim firmom „wyjść poza”. Słowo „Pleo” w rzeczywistości oznacza „więcej, niż można się spodziewać”, a życie według tej mantry było sekretem naszego sukcesu przez ostatnie 10 lat. Teraz jesteśmy w kluczowym momencie naszej podróży; każdy nasz ruch ma bezpośredni wpływ na ponad 40 000 naszych klientów, naszą działalność i nasz wspólny sukces.

Potrzebujemy ludzi, którzy są dumni z odkrywania potrzeb klientów, którzy zamieniają złożone problemy w proste rozwiązania, kwestionują sposób, w jaki coś się robi (z szacunkiem) i zawsze mierzą wysoko. Mając wielkie ambicje, które pchają nas do przodu, nie możemy powiedzieć, że już wszystko wymyśliliśmy. I szczerze mówiąc, to połowa zabawy!

Możemy powiedzieć, że jesteśmy energiczną, postępową i, co ważne, życzliwą grupą ponad 850 osób z ponad 100 narodowości, zaangażowanych w wspólne zapewnianie przyszłości wydatków biznesowych. Informacje o roli To ekscytująca szansa, aby pomóc w kształtowaniu sposobu, w jaki Pleo buduje funkcje produktów oparte na sztucznej inteligencji, współpracując z inżynierami oprogramowania, inżynierami danych i analitykami danych, aby przenosić pomysły od prototypu do produkcji. Pleo ma ponad 40 000 klientów i dekadę unikalnych danych o wydatkach - to niesamowita podstawa, na której można budować.

Twoją misją będzie wykorzystanie tych danych do stworzenia prawdziwej wartości produktu. Z kim będziesz pracować i komu będziesz raportować Będziesz jednym z pierwszych pracowników w naszym zespole ds. produktów danych i sztucznej inteligencji, ale możesz mieć pewność, że nie będziesz pracować solo! Będziesz ściśle współpracować z innymi inżynierami i badaczami danych, z których każdy wnosi charakterystyczne umiejętności, a jednocześnie będziesz wykorzystywać inżynierię stosowaną w zakresie sztucznej inteligencji i kontekst danych.

Razem zespół zajmuje się całym łańcuchem, od danych do wysłanego produktu. Twoim głównym celem jest budowanie i dostarczanie funkcji opartych na sztucznej inteligencji, z silnym elementem współpracy między zespołami ds. inżynierii produktu, platformy AI oraz platformy danych i uczenia maszynowego. Czym będziesz się zajmować Jako inżynier ds. sztucznej inteligencji dla personelu będziesz: budować i dostarczać wiele funkcji produktów opartych na sztucznej inteligencji, ustawiać poprzeczkę w zakresie dostarczania w Pleo, w ramach przepływów pracy agentów, wykorzystywać informacje wywiadowcze, zautomatyzowane działania i nie tylko.

Korzystaj z głęboko zastosowanej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji i silnego osądu na temat kompromisy (jakość vs opóźnienia/koszty, budowanie vs zakup, wzorce agentów vs prostsze podejścia) i pomagaj zespołom unikać decyzji opartych na szumie. Współpracuj bezpośrednio z interesariuszami ds. produktu, projektu, inżynierii i biznesu, aby doradzać i ustalać priorytety tego, co faktycznie warto zbudować. Nie tylko wdrażasz specyfikacje, odkrywasz i definiujesz produkt.

Posiądź kontrolę, monitorowanie i operacjonalizację funkcji AI: konfigurowanie ocen, śledzenie odchyleń i wydajności oraz bezpieczne zarządzanie szybkimi zmianami w produkcji. Pomożesz ustalić, jak Pleo robi to na dużą skalę i będziesz odpowiedzialny za rozwój w fazie produkcyjnej. Pełnić rolę partnera projektowego zespołu platformy GenAI Core: kwestionować decyzje, opierając się na dowodach z rzeczywistego dostarczania funkcji, przedstawiać jasne wymagania i weryfikować wybory platform w środowisku produkcyjnym.

Ustanawiać i egzekwować praktyczne standardy dostarczania funkcji AI w zespołach produktów (strategia oceny, oczekiwania dotyczące monitorowania, bezpieczne praktyki podpowiedzi/wersji, poręcze dotyczące prywatności i bezpieczeństwa) przy użyciu narzędzi platformy GenAI (nie budując samej platformy).Podnoś umiejętności zespołu poprzez mentoring, recenzje, parowanie i lekkie podręczniki, które przyspieszają działanie innych inżynierów. Co wnosisz Odniesiesz sukces w tej roli, jeśli posiadasz: Udokumentowane doświadczenie w dostarczaniu wielu funkcji GenAI do środowiska produkcyjnego, na dużą skalę, w produkcie skierowanym do klienta. Masz już za sobą fazy prototypu i w idealnym przypadku masz doświadczenie w dostarczaniu wieloetapowych agentów korzystających z narzędzi w ramach produktu skierowanego do użytkownika.

Umiejętność przekładania złożonych wyzwań biznesowych i wizji produktów na skalowalne rozwiązania AI. Innymi słowy, możesz autonomicznie określać zakres, projektować i budować. Głęboko zastosowana ocena AI: możesz uzasadnić ocenę, jakość wyszukiwania, użycie narzędzi, tryby awarii oraz to, co jest/nie jest warte zbudowania.

Doświadczenie w stosowaniu oceny i obserwowalności w systemach LLM (testy, złote zestawy, metryki online, monitorowanie) i wykorzystywanie tych sygnałów do iteracji. Dobre zrozumienie kwestii związanych z prywatnością i bezpieczeństwem podczas tworzenia aplikacji LLM: szybkie wstrzykiwanie, obsługa ryzyka PII i wycieku danych. Solidne doświadczenie z nowoczesnymi Stos sztucznej inteligencji, w tym wektorowe bazy danych, struktury orkiestracji i trwałego wykonywania oraz interfejsy API LLM.

Doświadczenie w budowaniu interfejsów API, usług i potoków wyszukiwania danych (RAG, wyszukiwanie wektorów itp.) w celu wprowadzania danych do LLM. Głęboka biegłość w języku Python zarówno w przypadku inżynierii danych, jak i uczenia maszynowego, SQL i głównych dostawców usług w chmurze. Rozległe doświadczenie w tradycyjnej inżynierii ML oraz głębokie zrozumienie, w jaki sposób projektować i budować systemy danych w celu niezawodnego i skalowalnego wykorzystania w produkcji.

Możliwość wywierania wpływu międzyfunkcyjnego za pomocą Produkt/Projekt/Inżynieria i angażuj zespoły w podejmowanie decyzji. Aby udostępnić dodatkowy kontekst, nasz obecny stos technologii obejmuje GCP, BigQuery, Airflow, Python, SQL po stronie danych oraz AWS, Kotlin, JavaScript, TypeScript po stronie produktu, podczas gdy nasza infrastruktura jest skonteneryzowana za pomocą Kubernetes. Doświadczenie w tych technologiach lub językach będzie dodatkowym atutem.

Dlaczego ta rola jest dla Ciebie odpowiednia? Ta rola jest dla Ciebie odpowiednia, jeśli: Masz silny instynkt produktowy i tworzysz z myślą o użytkowniku. Rozumiesz, że model jest tak dobry, jak problem, który rozwiązuje.

Masz już za sobą prototypowanie i dogłębnie rozumiesz realia LLMOps, wyszukiwanie danych, inżynierię szybką i kontekstową, a także ocenę modelu w produkcji. Nie tylko wywołujesz interfejsy API, rozumiesz dane zasilające system AI i potrafisz uzasadnić jakość, architekturę i pobieranie danych, bez konieczności ciągłego posiadania przy sobie dedykowanego inżyniera danych. Ta rola nie jest dla Ciebie odpowiednia, jeśli: Chcesz skupić się na badaniach i rozwoju algorytmów.

Potrzebujemy kogoś, kto już teraz troszczy się o dostarczanie rozwiązań do produkcji, przekształcając koncepcje sztucznej inteligencji w funkcje funkcjonalne, które rozwiązują już dziś rzeczywiste problemy finansowe. Potrzebujesz doskonale przygotowanego backlogu, ustrukturyzowanych narzędzi i wstępnie zdefiniowanych specyfikacji. Oczekujemy, że nasi inżynierowie będą w stanie poradzić sobie z niejasnościami, samodzielnie określić zakres rozwiązań i zbudować wszelkie nowe narzędzia, które mogą być wymagane.

Nie da się wyjaśnić dyrektorowi generalnemu lub projektantowi skomplikowanych kompromisów w zakresie sztucznej inteligencji, nie gubiąc ich w gąszczu. Dobrze współpracujesz z interesariuszami, którzy są bardzo skupieni na kwestiach technicznych lub komercyjnych. Jak będziesz się rozwijać na tym stanowisku W ciągu pierwszych 6 miesięcy w Pleo: Zapoznasz się z naszą bazą kodu, narzędziami i planem działania.

Współpracujesz z naszym głównym inżynierem, aby zdefiniować i posiadać nasze podejście do rozwoju funkcji AI. Uczestniczysz w kształtowaniu planu działania dla narzędzi i funkcji opracowanych przez nasz zespół GenAI Core. Współpracujesz z zespołami ds. produktów i danych, aby wysłać pierwszą funkcję do produkcji.

Zależy nam na tym, aby Ci pomóc. rozwijaj swoją karierę, niezależnie od tego, czy oznacza to podejmowanie większych projektów, objęcie stanowiska kierowniczego czy zdobywanie nowych umiejętności! Lokalizacja Uwaga: możemy zatrudniać zdalnie, hybrydowo lub osobiście w dowolnej lokalizacji wymienionej w ogłoszeniu, ale musisz fizycznie mieszkać w wybranym przez siebie kraju i mieć ważne prawo do pracy. Nie jesteśmy w stanie zaoferować sponsoringu wizowego dla tej roli.

Pokaż mi korzyści! Twoja własna karta Pleo (koniec z wydatkami z własnej kieszeni!) Lunch jest dla Ciebie w dni pracy - ciesz się posiłkami cateringowymi lub otrzymaj dodatek na lunch w zależności od lokalnego biura Kompleksowa prywatna opieka zdrowotna - w zależności od Twojej lokalizacji, opcje ubezpieczenia obejmują Vitality, Alan lub Médis Oferujemy 25 dni urlopu + święta państwowe Dla naszego zespołu oferujemy zarówno opcje pracy hybrydowej, jak i w pełni zdalnej Korzystamy z MyndUp, aby zapewnij naszym pracownikom dostęp do bezpłatnego wsparcia w zakresie zdrowia psychicznego i dobrego samopoczucia, jak dotąd z dużym sukcesemPłatny urlop rodzicielski - chcemy mieć pewność, że wspieramy rodziny i pomagamy Ci poczuć, że nie musisz narażać rodziny ze względu na pracę Proces rozmowy kwalifikacyjnejChcemy mieć pewność, że jesteś przygotowany na sukces i rozumiesz, czego się od Ciebie oczekuje. Jeśli Twoja aplikacja zostanie pozytywnie rozpatrzona, nasza rozmowa kwalifikacyjna będzie przebiegać następująco: Rozmowa wprowadzająca: 30-minutowa rozmowa z naszym partnerem w dziedzinie talentów w celu omówienia stanowiska i Twojego doświadczenia.

Sesja techniczna: Rozmowa trwająca od 15 do 30 minut z naszym partnerem w dziedzinie talentów w celu sprawdzenia Twojej wiedzy na temat kluczowych tematów technicznych Rozmowa na temat projektu systemu: 75-minutowa sesja praktyczna z naszymi inżynierami skupiającymi się na określaniu zakresu i projektowaniu funkcji AI Wywiad na żywo w sprawie kodowania: 75-minutowa sesja praktyczna z naszymi inżynierami skupiającymi się na wdrażaniu Twojego rozwiązanie.Rozmowa z menedżerem ds. zatrudnienia: 60-minutowa rozmowa pozwalająca na głębsze zgłębienie Twojej wiedzy i doświadczenia.Rozmowa końcowa: Rozmowa z przywódcami skupiająca się na Twoich umiejętnościach behawioralnych, komunikacyjnych i współpracy. Przejrzystość jest dla nas ważna, dlatego chcieliśmy również podzielić się spostrzeżeniami na temat tego, czego szukamy w aplikacjach, aby zapewnić Ci sukces! Pisanie i treść CV: otrzymujemy wiele CV, a wiele z nich jest generowanych przez sztuczną inteligencję.

Uwielbiamy widzieć, jak ludzie wykorzystują sztuczną inteligencję - na tym skupiamy się także wewnętrznie - ale bez interwencji człowieka te CV mogą czasem stać się ogólne i nie przedstawiać kandydata w najlepszym świetle. Tak naprawdę szukamy konkretnych szczegółów rzeczywistego wpływu, które tylko Ty znasz ze swoich wcześniejszych doświadczeń. Najważniejszą wskazówką od nas jest użycie formuły „Osiągnięto X mierzone przez Y, wykonując Z” (Źródło: Laszlo Bock, ~2014), aby uzyskać naprawdę jasny obraz tego, nad czym pracowałeś.

I ostatnia uwaga: dołączenie linków do stron internetowych poprzednich firm jest dla nas ogromną pomocą i pozwala nam naprawdę zrozumieć Twoją przeszłość! Opieka nad aplikacją: każda otrzymana przez nas aplikacja jest sprawdzana przez człowieka (tak, są ich setki), ponieważ wierzymy, że wysiłkom kandydatów powinien towarzyszyć równy poziom ludzkiej opieki. Oznacza to, że oczekujemy podobnego poziomu uwagi poświęconej Twojej aplikacji.

Przeczytaj uważnie pytania aplikacyjne i odpowiedz na nie, mają one ogromne znaczenie w naszym procesie decyzyjnym. Dopasuj profil do roli: nie jest to ani praca oparta na badaniach, ani tradycyjna rola inżyniera danych lub oprogramowania. Poszukujemy osoby z udokumentowanym doświadczeniem w dostarczaniu produktów AI skierowanych do klienta, która może również bez obaw działać na poziomie personelu w organizacji SaaS.

Oznacza to, że będziemy szukać dowodów na to, że możesz posiadać dość złożone inicjatywy, które mają wpływ na całą organizację, wykraczający poza samo budowanie i wysyłkę. Najpierw o aplikacji po angielsku. Ponieważ jest to język naszej firmy, prosimy o przesłanie aplikacji w języku angielskim.

Jeśli do nas dołączysz, będziesz go często używać. Uczciwy wygląd dla każdego. Nasz zespół talentów czyta każde zgłoszenie, aby zapewnić uczciwy proces.

Aby wszystko działało sprawnie, przyjmujemy zgłoszenia wyłącznie za pośrednictwem naszego systemu - nasz zespół wsparcia nie może przekazywać rozmów telefonicznych ani e-maili. Napędza nas różnorodność. Możemy osiągnąć nasze cele tylko wtedy, gdy nasz zespół odzwierciedla otaczający nas świat.

Zaczyna się od naciśnięcia przycisku „Zastosuj”, nawet jeśli nie zaznaczysz każdego pola. Zachęcamy do przyłączenia się do nas osoby ze wszystkich środowisk i doświadczeń. Rozmowa kwalifikacyjna w najlepszym wydaniu.

Chcemy, abyś czuł się komfortowo podczas całego procesu. Jeśli masz jakiekolwiek wymagania dotyczące dostępności lub potrzebujesz określonego formatu, wyślij e-mail na adres przynależności@pleo.io. Zaprojektujemy proces, który będzie dla Ciebie odpowiedni.

Twoje dane są bezpieczne. Kiedy aplikujesz, przetwarzamy Twoje dane osobowe jako podmiot przetwarzający dane. Aby uzyskać więcej informacji na temat przetwarzania danych osobowych przez Pleo, przeczytaj naszą Politykę prywatności tutaj.Aplikujesz na wiele stanowisk?

Nic Cię nie powstrzymuje, a każdą rolę oceniamy niezależnie. Jednak szukamy dopasowania, więc upewnij się, że potrafisz wyjaśnić, dlaczego Twoje zainteresowania i doświadczenie są odpowiednie dla każdej konkretnej roli. Ponowna aplikacja.

Jeśli ponownie ubiegasz się o to samo stanowisko, odczekaj sześć miesięcy od ostatniej decyzji, zanim klikniesz „Wyślij”.