AI Engineer 4

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. Проектирование, разработка и поддержка продакшн-систем на базе foundation-моделей и LLM, включая агентные workflow, векторный поиск и оптимизацию инференса.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать, тестировать, деплоить и поддерживать AI-компоненты: обучение foundation-моделей, инференс LLM, агенты и мультиагентные workflow, 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 state-of-the-art методы оптимизации foundation-моделей для повышения масштабируемости, снижения стоимости, латентности и роста пропускной способности продакшн-систем
• Участвовать в формировании технического видения и долгосрочного roadmap фундаментальных AI-систем
• Отвечать за сквозную архитектуру сложных AI-систем: поддерживаемость, observability и этическая согласованность
• Определять и поддерживать SLO для надёжности AI, включая латентность, uptime и дрейф качества моделей
• Совместно с инфраструктурной командой оптимизировать использование GPU/TPU и ускорять пайплайны инференса моделей
• Проводить кросс-функциональные технические ревью новых AI-деплоев с проверкой безопасности, data governance и соответствия требованиям
• Менторить Principal и Senior специалистов по масштабируемому дизайну, тюнингу производительности и переносу исследований в продакшн

Требования

• Bachelor's degree в Computer Science, AI, Electrical Engineering, Computer Engineering или смежных областях и минимум 4 года опыта разработки AI/ML алгоритмов или технологий, либо Master's degree в тех же областях и минимум 2 года такого опыта
• Минимум 4 года опыта программирования на Python, Go, Scala, CUDA или Java
• Опыт руководства разработкой AI-систем с принятием tradeoff-решений по стоимости, латентности, пропускной способности и точности (желательно)
• 6 лет опыта деплоя масштабируемых и ответственных AI-решений в облаках (AWS, Google Cloud, Azure или эквивалентный private cloud) (желательно)
• Опыт проектирования, разработки, поставки и поддержки AI-сервисов (желательно)
• Опыт разработки AI/ML алгоритмов и технологий (LLM Inference, Similarity Search и VectorDBs, Guardrails, Memory) на Python, C++, C#, Java, CUDA или Golang (желательно)
• Опыт разработки и применения передовых методов оптимизации обучения и инференса для повышения утилизации железа, снижения латентности, роста throughput и снижения стоимости (желательно)
• Опыт построения агентных AI-систем и агентных workflow (желательно)
• Проектирование распределённых систем для обучения, оценки и онлайн-инференса моделей в масштабе петабайт (желательно)
• Опыт определения процессов AI model governance, включая воспроизводимость, отслеживание lineage и автоматизированные графики retraining (желательно)
• Подтверждённая способность влиять на архитектурные решения в нескольких AI-продуктовых линиях или платформах (желательно)

Условия

• Полная занятость, годовая зарплата: Cambridge, MA и McLean, VA — $197,300–$225,100; New York, NY и San Jose, CA — $215,200–$245,600
• Возможна спонсорская поддержка для получения разрешения на работу
• Право на 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 workplace без наркотиков

Навыки

• Python
• Go
• Scala
• CUDA
• Java
• C++
• C#
• Golang
• PyTorch
• Huggingface
• VectorDBs
• LLM Inference
• Similarity Search
• Guardrails
• AWS
• Google Cloud
• Azure
• GPU
• TPU
• distributed systems
• agentic AI