Machine Learning Engineering Technical Leader - CX AI

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический лидер в команде CX AI Foundations в Cisco: отвечает за фундаментальную AI-платформу для интеллектуального клиентского опыта — от слоя моделей и инференса до агентных и оркестрационных сервисов, включая on-prem и air-gapped развёртывания. Роль hands-on: архитектура, разработка и вывод в продакшн enterprise-масштабных AI-сервисов.

Задачи

• Архитектура, разработка и поставка фундаментальных AI-сервисов enterprise-масштаба
• Выбор и дообучение моделей, оптимизация инференса
• Разработка агентной и оркестрационной инфраструктуры
• Проектирование multi-tenant API-контрактов и их версионирование
• Развёртывание в cloud, on-prem и air-gapped окружениях на разных вычислительных платформах
• Построение систем статистической оценки: regression gating, калибровка judge-моделей, детекция дрифта
• Менторство senior-инженеров и applied researchers
• Совместная работа с product, security и руководством над архитектурными роадмапами и responsible AI governance

Требования

• Bachelor's degree и 11+ лет опыта или Master's degree и 7+ лет опыта
• Опыт в machine learning: разработка, обучение, адаптация и оценка моделей
• Python и современные ML-фреймворки (PyTorch, JAX или аналоги)
• Опыт доведения ML-работы от research/прототипа до продакшна
• Продакшн-опыт хотя бы в одной области: model serving и inference, системы оценки генеративного AI, агентная/оркестрационная инфраструктура, AI platform services и API
• Опыт руководства проектами полного жизненного цикла
• Опыт архитектуры и эксплуатации общих AI/ML inference-платформ и API для нескольких команд, включая дизайн контрактов и обратную совместимость
• Опыт ведения параллельных технических направлений от инкубации до enterprise-продукта
• Опыт менторства senior-инженеров и applied researchers
• Hands-on опыт деплоя и профилирования LLM/SLM serving-движков (vLLM, TensorRT-LLM, Triton, SGLang, llama.cpp) с continuous batching, KV-cache, квантизацией, speculative decoding
• Глубокая экспертиза в fine-tuning, distillation, transfer learning, PEFT/LoRA и OpenAI-совместимых интерфейсах
• Опыт построения статистических фреймворков оценки недетерминированных AI-систем: golden datasets, LLM-as-a-judge, human-agreement метрики, regression gates, drift detection
• Продакшн-опыт проектирования multi-turn агентных workflow, автономной интеграции инструментов и RAG-архитектур
• Опыт упаковки и поставки AI-сервисов в cloud, customer-managed, air-gapped и ресурсоограниченные окружения (CPU, NPU, small GPU) с безопасными апгрейдами
• Hands-on опыт MLOps: CI/CD для моделей, model registries, experiment tracking, телеметрия и observability
• Понимание enterprise security reviews, изоляции данных, privacy-контролей и responsible AI compliance
• Внешние технические достижения: патенты, публикации, open-source AI проекты или конференции

Условия

• Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе San Jose, CA
• Зарплатная вилка $256,900.00 – $333,400.00 (полный диапазон по штатам до $383,500.00)
• Медицинская, стоматологическая и vision-страховка, 401(k) с matching contribution
• Оплачиваемый родительский отпуск, short и long-term disability, basic life insurance
• Возможность получения restricted stock units (RSU)
• Оплачиваемые отпуска, 10 праздничных дней, floating holiday, выходной на день рождения, year-end shutdown, 4 дня personal wellness
• 80 часов sick time, дополнительные дни по семейным обстоятельствам, 10 оплачиваемых дней волонтёрства
• Годовые бонусы для non-sales ролей

Навыки

• Python
• PyTorch
• JAX
• LLM
• SLM
• vLLM
• TensorRT-LLM
• Triton
• SGLang
• llama.cpp
• continuous batching
• KV-cache
• quantization
• speculative decoding
• fine-tuning
• distillation
• transfer learning
• PEFT
• LoRA
• RAG
• agentic workflows
• MLOps
• CI/CD
• model registries
• experiment tracking
• observability
• API design
• air-gapped deployments
• NPU
• GPU