AI инженер

Что предстоит делать

<h3>Надоело, когда «демо сработало» считается финишной чертой?</h3><p>Для AI-инженера в Liberate речь идет о гораздо большем, чем просто заставить модель говорить что-то умное. Само собой разумеется, что вы можете подключить фундаментальную модель, выстроить цепочку из нескольких вызовов инструментов и заставить демо петь. Вопрос, который действительно важен для нас, тот, который большинство мест просто игнорируют, — работает ли эта штука на тысячный раз, а не на третий. И можете ли вы это доказать.<br>В большинстве сред инженерия промптов считается финишной чертой. Ответ, который выглядит «примерно правильно», пожимание плечами, отправка в продакшн. Если вы наблюдали, как фразу «все работало, когда я пробовал» принимают за готовый результат, зная, что это не так, вы нам подходите.<br>Мы относимся к оценке как к сердцебиению продукта, а не как к галочке перед запуском. Цель — не лучший показатель на бенчмарке. Цель — лучший продукт. Нам важна разница между изменением, которое действительно сделало что-то лучше, и тем, которое просто сделало его другим, потому что эти две вещи перепутать гораздо легче, чем большинство людей думает.</p><h3></h3><h3>Кто мы — реальная история о недвижимости.</h3><p>Это история о раскрытии потенциала, вместе.<br>Рынок недвижимости ОАЭ заполонили агенты, которым не хватает знаний и этикета. Почему? Каждый второй пытается заняться недвижимостью, надеясь быстро заработать. Порог входа низок, а традиционные брокерские конторы в гонке за расширением открыли шлюзы для недоверия и дезинформации в этой отрасли.<br>Мы поддерживаем лучший 1% агентов. Их экспертизу, их преданность качественному сервису и их долгосрочную приверженность своему рынку. Это лидеры индустрии.<br>Мы поддерживаем этих доблестных воинов в создании и развитии их собственных компаний. Компаний, которые ставят во главу угла их самих, их знания и ценности. Компаний, которые поддерживаются сервисами, созданными не для тщеславия, а для оптимизации опыта агента и клиента.<br>Наше видение — это сеть, гильдия экспертов, сотрудничающих с непоколебимым доверием и без двуличия — что, как мы верим, произведет революцию в том, как совершаются сделки с недвижимостью. Миссия Liberate — создать более устойчивую экосистему для процветания этого удивительного и часто неправильно понимаемого класса активов.<br><br></p><h3>Ваши обязанности?</h3><p>Как AI-инженер в Liberate, вы будете отвечать за то, работает ли наш AI-стек на самом деле, а не просто за то, запускается ли он. Вы будете работать напрямую с командой основателей, продакт-менеджерами, инженерами и нашими агентами, чтобы понять, что продукт должен делать правильно, где у него сейчас есть недостатки и как мы вообще можем это узнать.<br>Ожидается, что вы будете владеть полным циклом: как мы измеряем, как мы размечаем, как мы строим и как система улучшается со временем. Мы не верим в «чистые» передачи задач или изолированные обязанности. Вы, скорее всего, окажетесь в ситуациях, где проблема неоднозначна, данные неполны, истина неопределенна, а ответ неочевиден.<br>Это нормально.</p> <h3>Что мы ожидаем от вас</h3><p>Мы ищем человека, который видел обе стороны: академическую дисциплину прикладного ML в области оценки, данных и измерений, а также практическую реальность запуска систем на базе LLM, от которых зависят реальные люди.<br>Вы будете работать над Libbie 🙋‍♀️, нашим AI-ассистентом «Лучший друг брокера». Он включает в себя классификацию разговоров в реальном времени и диалоговый движок, который должен понимать запрос и возвращать правильный результат, постоянно. Оба компонента существуют или умирают благодаря одному и тому же: нашей способности доказать, что они работают, и делать их лучше со временем.<br>У вас должна быть реальная база в машинном обучении. Вам должно быть важно, как измеряется модель, как создается набор данных и почему ему можно доверять, и как вы узнаете, что изменение сделало что-то действительно лучше, а не просто другим. Но вы также должны быть практичны. Вы должны были запускать продукты. Вы должны знать, что модель в ноутбуке — это не продукт, и что разрыв между ними — это место, где находится большая часть реальной работы.<br>Это не роль для того, кто останавливается на рабочем промпте. Она для того, кто хочет создать инструмент, который скажет нам, работает ли вообще хоть что-то из этого.</p><ul><li>Глубокие знания в области прикладного машинного обучения с реальным опытом в методах оценки и работы с данными</li><li>Опыт разработки оценки для продакшн-систем, включая метрики, согласованность, статистическую значимость и воспроизводимость между запусками</li><li>Опыт создания и валидации размеченных наборов данных, а также масштабирования разметки за пределы ручного труда</li><li>Практический опыт работы с продакшн-системами на базе LLM и агентными циклами, достаточный для проектирования, создания и эксплуатации решения «под ключ»</li><li>Взвешенное суждение о том, где использовать большую модель, меньшую дообученную модель или детерминированную логику, которую можно протестировать</li><li>Опыт перевода систем от прототипа в продакшн с реальным вниманием к надежности, задержкам и стоимости</li><li>Способность повышать уровень сильных инженеров, которые новички в этой области, без формального подчинения</li><li>Способность рассуждать, исходя из первых принципов, а не по умолчанию выбирать популярный подход</li><li>Четкая письменная и устная речь, особенно умение просто объяснять технические и статистические идеи</li><li>Свободное владение письменным и устным английским языком</li><li>Уровень строгости и любознательности, который повышает планку для всех вокруг вас</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/usoftware/vacancies/367517/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>