Основатель AI Platform Engineer (MLOps / Backend)

Что предстоит делать

<p>Присоединяйтесь к <a href="http://Whizdom.ai" target="_blank">Whizdom.ai</a> в качестве Founding AI Platform Engineer (MLOps / Backend). Спроектируйте и возглавьте основу систем ML и GenAI — обеспечивая надежность, масштабируемость и бесперебойное развертывание с первого дня.</p><h3>О компании:</h3><p>Whizdom AI — это AI-стартап на ранней стадии, создающий продукты в области рекомендательных систем, персонализации и GenAI-агентов. Компания представляет собой небольшую команду, которая напрямую работает над реальными проблемами клиентов, быстро выпуская продукты, измеряя результаты и быстро итерируя. Ожидается, что каждый здесь берет на себя ответственность, проактивно улучшает системы и помогает создавать инженерные основы, на которых компания будет масштабироваться.</p><h3>Роль:</h3><p>Мы нанимаем Founding AI Platform Engineer, чтобы взять на себя ответственность за системы, которые делают ML и GenAI продукты компании надежными, развертываемыми, наблюдаемыми и масштабируемыми. Эта роль находится на стыке backend-инженерии, инфраструктуры, MLOps и доставки продуктов. Вы будете создавать производственный слой вокруг обучения, оценки, развертывания, serving, CI/CD, экспериментирования и мониторинга. В команде такого размера эта роль охватывает backend-сервисы, инфраструктуру, инструментарий и работу по обеспечению надежности. Ваша задача — гарантировать, что многообещающие возможности ML и GenAI станут стабильными, готовыми к использованию клиентами системами.</p><h3>Что будет в вашей зоне ответственности:</h3><ul><li>Создание и поддержка инфраструктуры и инструментов, используемых для обучения, оценки, развертывания и мониторинга ML-моделей и GenAI-сервисов;</li><li>Ответственность за production-сервисы, API и пайплайны, которые обеспечивают работу рекомендаций, workflow агентов и интеграций для клиентов;</li><li>Улучшение CI/CD, тестирования, workflow релизов, процессов отката и управления окружениями;</li><li>Внедрение наблюдаемости за состоянием сервисов, поведением моделей, качеством агентов, задержками, стоимостью и сценариями отказов;</li><li>Создание практик воспроизводимости и управления жизненным циклом для моделей, промптов, наборов данных, конфигураций и релизов;</li><li>Поддержка инфраструктуры экспериментирования и измерений, чтобы изменения в продукте и ML можно было чисто оценивать;</li><li>Повышение надежности, масштабируемости, безопасности, производительности и экономической эффективности всего стека;</li><li>Сквозное устранение неполадок в production и превращение повторяющихся проблем в долгосрочные инженерные улучшения;</li><li>Помощь в определении платформенных и инженерных стандартов, на которые компания будет полагаться по мере своего роста.</li></ul><h3>Как будет выглядеть успех в первые 6 месяцев:</h3><ul><li>Выпуск изменений в модели или GenAI в production станет быстрее, безопаснее и менее ручным;</li><li>Ключевые сервисы и AI-воркфлоу станут наблюдаемыми и более простыми для отладки;</li><li>Платформа будет поддерживать больше нагрузки с лучшей надежностью и меньшими операционными трудностями;</li><li>Инженеры будут тратить меньше времени на борьбу с инфраструктурой и проблемами развертывания и больше времени на выпуск продукта;</li><li>Вы станете тем человеком, который может заранее видеть риски для платформы, надежности и масштабирования и устранять их до того, как они станут проблемами.</li></ul><h3>Кого мы ищем:</h3><ul><li>Сильный опыт в разработке ПО с навыками создания и эксплуатации production-систем;</li><li>Опыт работы с backend-сервисами, облачной инфраструктурой, CI/CD, тестированием, наблюдаемостью и автоматизацией;</li><li>Уверенное владение Python и комфортная работа с сервисами, инструментарием, инфраструктурой и операционными процессами;</li><li>Хорошее понимание компромиссов между надежностью, производительностью, поддерживаемостью и стоимостью;</li><li>Способность тесно сотрудничать с ML и продуктовыми командами и доводить неоднозначные задачи до завершения;</li><li>Высокая ответственность, внимание к деталям и склонность к упрощению и укреплению систем.</li></ul><h3>Будет плюсом:</h3><ul><li>Опыт работы с MLOps-процессами для обучения, оценки, развертывания и мониторинга моделей;</li><li>Опыт serving ML-моделей или LLM-приложений в production;</li><li>Опыт работы с платформами экспериментирования, event-пайплайнами, инструментарием аналитики или платформами доставки фич;</li><li>Опыт работы с оценкой агентов, версионированием промптов, инфраструктурой поиска/извлечения или векторными системами;</li><li>Опыт поддержки customer-facing API или инфраструктуры SaaS-платформ.</li></ul><h3>Замечание о соответствии:</h3><p>Вам не нужно иметь каждый инструмент в резюме, чтобы хорошо подойти. Мы ценим инженеров, которые быстро учатся, берут на себя ответственность и могут создавать надежные системы в реальном мире.</p><h3>Почему стоит присоединиться:</h3><ul><li>Прямой доступ к основателям и реальное влияние на платформу и инженерное направление;</li><li>Роль с высокой степенью ответственности и возможностью с самого начала формировать производственные основы компании;</li><li>Возможность работать над системами, лежащими в основе рекомендательных движков и GenAI-продуктов, которые реально используют клиенты;</li><li>Гибкая удаленная работа с предпочтительным сильным пересечением с европейскими часовыми поясами;</li><li>Небольшая команда, низкая бюрократия и много возможностей для роста.</li></ul><h3>Если вы считаете, что эта возможность вам подходит, не стесняйтесь подавать заявку или связываться с нами, если у вас есть вопросы!</h3> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/nextchallenge/vacancies/365609/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>