AI Engineer 3 (AI Foundations)

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

AI-инженер в команду Intelligent Foundations and Experiences (IFX) в Capital One. Разработка и поддержка продакшн-систем на базе фундаментальных моделей и LLM: обучение, инференс, агентные воркфлоу, оценка и оптимизация производительности.

Задачи

• Работать в кросс-функциональной команде инженеров, исследователей, технических программных менеджеров и продакт-менеджеров над AI-продуктами
• Проектировать, разрабатывать, тестировать, деплоить и поддерживать AI-компоненты: обучение фундаментальных моделей, инференс LLM, агенты и мультиагентные воркфлоу, similarity search, guardrails, оценка моделей, эксперименты, governance и observability
• Использовать стек Open Source и SaaS AI-технологий: AWS Ultraclusters, Huggingface, VectorDBs, PyTorch и другие
• Разрабатывать и внедрять передовые методы оптимизации фундаментальных моделей для повышения масштабируемости, снижения стоимости и задержек, роста пропускной способности продакшн-систем
• Участвовать в формировании технического видения и долгосрочного роадмапа фундаментальных AI-систем
• Руководить разработкой и бенчмаркингом мультитёрновых диалоговых и tool-using агентных воркфлоу с измеримыми метриками производительности и безопасности
• Реализовывать масштабируемые пайплайны для обучения, дообучения и деплоя фундаментальных и доменных моделей в разных окружениях
• Совместно с исследовательскими командами и data engineering готовить качественные датасеты и улучшать методологии оценки моделей
• Участвовать в governance и security: трассируемость моделей, документация lineage, версионирование задеплоенных AI-активов
• Менторить младших AI-инженеров, продвигать инженерное совершенство, воспроизводимость и ответственные эксперименты

Требования

• Bachelor's degree в Computer Science, AI, Electrical Engineering, Computer Engineering или смежных областях и минимум 3 года опыта разработки AI/ML-алгоритмов или технологий, либо Master's degree в тех же областях и минимум 1 год такого опыта
• Минимум 3 года опыта программирования на Python, Go, Scala, CUDA или Java
• Опыт участия в разработке компонентов AI-систем с принятием tradeoff-решений по стоимости, задержке, пропускной способности и точности
• 4 года опыта деплоя масштабируемых и ответственных AI-решений в облаках (AWS, Google Cloud, Azure или эквивалентный private cloud)
• Опыт разработки, поставки и поддержки AI-сервисов
• Опыт разработки AI/ML-алгоритмов и технологий (LLM Inference, Similarity Search и VectorDBs, Guardrails, Memory) на Python, C++, C#, Java, CUDA или Golang
• Опыт разработки и применения передовых методов оптимизации training и inference-софта для повышения утилизации железа, снижения задержек, роста пропускной способности и снижения стоимости
• Опыт построения агентных AI-систем и агентных воркфлоу
• Подтверждённая способность оценивать и оптимизировать производительность LLM по количественным метрикам (accuracy, coherence, latency, cost)
• Практический опыт реализации retrieval-augmented generation (RAG), интеграций с векторными БД и воркфлоу дообучения
• Опыт применения стратегий prompt engineering, safety guardrails и red-teaming методологий в продакшн AI-системах

Условия

• Спонсорство рабочей визы для квалифицированных кандидатов
• Полная занятость, годовая зарплата: Cambridge, MA и McLean, VA — $161,800–$184,600; New York, NY и San Jose, CA — $176,500–$201,400
• Возможна performance-based incentive compensation, включая cash bonus и/или long term incentives (LTI)
• Комплексный пакет льгот: health, financial и другие бенефиты
• Capital One — равный работодатель (EOE, включая disability/vet), продвигает drug-free workplace

Навыки

• Python
• Go
• Scala
• CUDA
• Java
• C++
• C#
• Golang
• PyTorch
• Huggingface
• VectorDBs
• AWS
• Google Cloud
• Azure
• LLM Inference
• Similarity Search
• Guardrails
• RAG
• prompt engineering
• red-teaming
• agentic workflows
• model evaluation
• fine-tuning