AI Forward Deployed Engineer

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

Инженер, который встраивается в приоритетные enterprise AI-проекты и превращает утверждённые решения в рабочие production-приложения, агентов, автоматизации и интеграции. Отвечает за техническую реализацию полного цикла — от архитектуры и прототипа до тестирования и передачи в эксплуатацию.

Задачи

• Встраиваться в проекты AI Champion и бизнес-подразделений и реализовывать утверждённые решения в виде рабочих компонентов, приложений, агентов, автоматизаций и интеграционных потоков
• Принимать и обеспечивать технические, интеграционные и архитектурные решения, чтобы решения были безопасными, масштабируемыми, поддерживаемыми и переиспользуемыми
• Валидировать и дорабатывать дизайн решений на этапе реализации и передавать практические выводы обратно в solutioning
• Проектировать, прототипировать, собирать, конфигурировать и тестировать AI-приложения, копилоты, агентов, автоматизации и оркестрационные workflow на утверждённых enterprise-платформах
• Разрабатывать прототипы и production-компоненты с использованием продвинутого промптинга, frontend/backend-кода, low-code инструментов, API и облачных AI-сервисов
• Обучать AI Champions на практике проектированию и сборке data pipeline, агентных workflow, автоматизаций и приложений, закрепляя утверждённые стандарты
• Отслеживать новые AI-технологии, инструменты и фреймворки и проводить внутренние сессии для повышения квалификации AI Champions
• Создавать и поддерживать переиспользуемые шаблоны промптов, скиллы, инструменты, workflow, компоненты кода и референсные реализации
• Интегрировать AI-решения с утверждёнными enterprise-источниками данных, API, приложениями, identity-сервисами, хостингом и возможностями AI Factory
• Реализовывать retrieval-augmented generation, tool use, оркестрацию workflow и другие AI-инженерные паттерны по требованиям решения
• Применять практические знания ML для работы с AI-инструментами, запуска Python и оценки выходов моделей
• Готовить и проводить функциональное, интеграционное и приёмочное тестирование, оценку моделей, red-teaming и тестирование guardrails
• Помогать командам определять тестовые сценарии, критерии приёмки, датасеты для оценки и пороги качества
• Применять утверждённые контроли безопасности, приватности, responsible AI и инженерные контроли на всех этапах разработки, тестирования и деплоя
• Диагностировать и устранять технические проблемы с промптами, агентами, API, интеграциями, аутентификацией, доступом к данным, окружениями и конфигурациями платформ
• Вести техническую документацию по компонентам, конфигурациям, интерфейсам, процедурам деплоя, результатам тестирования и операционным зависимостям
• Отслеживать технические запросы, дефекты, потребности в интеграции и зависимости деплоя с чётким владением и своевременным закрытием
• Координировать с Technology-командами code review, контроль версий, release management, продвижение окружений, production-деплой и операционную передачу
• Мониторить раннюю production-производительность и поддерживать устранение технических проблем после деплоя
• Выявлять возможности улучшения качества решений, инженерных стандартов, developer experience, переиспользования и скорости поставки
• Предоставлять технические апдейты, риски и рекомендации AI Portfolio & Solutioning Lead и стейкхолдерам проектов
• Вносить вклад в коллаборативную, ответственную и результативную инженерную культуру с фокусом на безопасную поставку и измеримую бизнес-ценность

Требования

• Значительный практический опыт в software engineering, AI engineering, разработке приложений, автоматизации или смежной технической роли, включая работу embedded или forward-deployed инженером
• Степень бакалавра в computer science, software engineering, IT, data science или смежной дисциплине либо эквивалентный профессиональный опыт
• Подтверждённый опыт проектирования, разработки, тестирования и деплоя enterprise-приложений, интеграций или AI-решений в production
• Практический опыт с generative AI, большими языковыми моделями, копилотами, AI-агентами, prompt engineering, retrieval-augmented generation и оркестрацией workflow
• Сильные навыки программирования на Python, JavaScript, TypeScript, C# или другом релевантном enterprise-языке
• Практические знания ML, достаточные для работы с AI-инструментами, запуска Python и оценки моделей
• Опыт работы с API, SDK, веб-сервисами, механизмами аутентификации, структурированными данными и интеграциями enterprise-систем
• Знакомство с облачными AI-сервисами, enterprise AI-платформами, фреймворками разработки агентов, инструментами автоматизации и low-code средами
• Опыт с контролем версий, code review, тестовыми фреймворками, continuous integration и практиками деплоя
• Понимание software architecture, безопасности приложений, identity and access management, приватности данных и практик безопасной разработки с умением принимать архитектурные решения на этапе реализации
• Опыт подготовки технических дизайнов, спецификаций интерфейсов, тест-планов, документации по деплою и материалов операционной передачи
• Желательно знакомство с оценкой моделей, тестированием промптов, red-teaming, guardrails, content safety и responsible AI
• Преимуществом будет опыт поддержки нетехнических или citizen-разработчиков в создании контролируемых приложений и автоматизаций
• Предпочтителен опыт в финансовом секторе, fintech, платежах или другой регулируемой среде
• Способность работать в быстром темпе, точно и с взвешенными решениями в коммерчески ориентированной среде

Условия

• Работа в крупнейшей финансовой технологической компании Ближнего Востока и Африки
• Сервисы в более чем 50 странах, включая ОАЭ, Иорданию, ЮАР и Египет
• Позиция с отчётностью AI Project Portfolio Lead
• Локация: Дубай, ОАЭ
• Культура инноваций, гибкости и осмысленной коллаборации
• Инвестиции в развитие людей: возможность принимать смелые решения, быстро учиться и развивать экспертизу рядом с лидерами отрасли
• Равные возможности и инклюзивная среда без дискриминации

Навыки

• Python
• JavaScript
• TypeScript
• C#
• Generative AI
• LLM
• Prompt engineering
• RAG
• AI agents
• Workflow orchestration
• APIs
• SDK
• Cloud AI services
• Low-code
• CI/CD
• Machine Learning
• Red-teaming
• Guardrails
• Identity and access management
• Data privacy