Ведущий инженер по машинному обучению (безопасность)

Почему Faculty?

Мы основали Faculty в 2014 году, потому что считали, что ИИ станет самой важной технологией нашего времени. С тех пор мы работали с более чем 350 глобальными клиентами, помогая им трансформировать их результаты с помощью человеко-ориентированного ИИ. Вы можете прочитать о нашем реальном влиянии здесь.

Мы не гоняемся за модными трендами. Мы создаём, строим и внедряем ответственный ИИ, который действительно меняет ситуацию — и мы хорошо умеем это делать. Мы приносим нашим клиентам непревзойдённую глубину технической, продуктовой и исполнительной экспертизы, работая с правительственными структурами, финансовым сектором, розничной торговлей, энергетикой, науками о жизни и обороной.

Наш бизнес и репутация быстро растут, и мы всегда ищем людей, которые разделяют наше интеллектуальное любопытство и желание создать позитивное наследие с помощью технологий.

ИИ — это технология, определяющая эпоху, присоединяйтесь к компании, где вас наделят полномочиями видеть её самые мощные применения и воплощать их в жизнь.

О команде

Наш бизнес-подразделение по национальной безопасности и безопасности ИИ посвящено продвижению ответственной разработки и внедрения ИИ в поддержку национальной безопасности и глобальной стабильности. От укрепления критически важных возможностей в области национальной безопасности и разведки до работы с передовыми лабораториями по обеспечению надёжного тестирования и оценки безопасности ИИ, мы работаем на переднем крае миссий с высокими ставками и большим влиянием.

Мы понимаем, что мощные системы ИИ приносят как трансформационные возможности, так и сложные риски, и гордимся сотрудничеством с правительствами и крупнейшими технологическими организациями мира, чтобы ИИ был не только трансформирующим, но и безопасным, надёжным и безопасным для всех.

О роли

В качестве старшего инженера по машинному обучению мы рассчитываем, что вы будете руководить разработкой и внедрением передовых систем ИИ для наших разнообразных клиентов. Вы будете проектировать, создавать и внедрять масштабируемое, промышленного уровня программное обеспечение и инфраструктуру машинного обучения, соответствующие строгим операционным и этическим стандартам.

Вы будете играть ключевую роль в переходе от исследований ИИ к реальному воздействию, проектируя масштабируемые, промышленного уровня системы машинного обучения. Работая напрямую с клиентами и межфункциональными командами, вы будете определять техническую стратегию, наставлять команды по лучшим практикам и сотрудничать с Frontier Labs для определения и укрепления нашего лидерства в отрасли в области практической безопасности ИИ с высокими ставками.

Чем вы будете заниматься:

• Руководство техническим определением объёма и архитектурными решениями для систем машинного обучения с высоким воздействием и тестированием возможностей Frontier AI моделей

• Проектирование и создание промышленного уровня программного обеспечения, инструментов и масштабируемой инфраструктуры для машинного обучения

• Определение и внедрение лучших практик и стандартов для масштабного развертывания машинного обучения в бизнесе

• Сотрудничество с инженерами, дата-сайентистами, менеджерами продуктов и коммерческими командами для решения критически важных задач клиентов и использования возможностей

• Выступать в роли доверенного технического советника для клиентов и партнёров, переводя сложные концепции в практические стратегии

• Наставничество и развитие младших инженеров, активное формирование инженерной культуры и технической глубины нашей команды

Кого мы ищем:

• У вас значительный опыт создания и внедрения безопасных и масштабируемых приложений на базе больших языковых моделей (LLM), и вы уверенно работаете с инструментами для многоагентного взаимодействия и процедурами оценки безопасности ИИ.

• Вы понимаете полный жизненный цикл машинного обучения и уверенно внедряете модели, созданные с использованием таких фреймворков, как TensorFlow или PyTorch

• Вы обладаете глубокой экспертизой в области программной инженерии и сильными навыками Python, сосредоточены на создании надёжных, переиспользуемых систем

• У вас есть практический опыт работы с облачными платформами (например, AWS, Azure, GCP), включая архитектуру облака, управление инфраструктурой и комплексные практики кибербезопасности

• У вас обширный опыт работы с контейнерами и инструментами оркестрации, такими как Docker и Kubernetes, для создания и управления приложениями в масштабе

• Вы преуспеваете в быстро меняющейся, динамично развивающейся среде, демонстрируя ответственность и автономность в доведении проектов до завершения

• Вы отлично коммуницируете, уверенно направляя как технические команды, так и старших, нетехнических заинтересованных лиц

Наш процесс собеседования

1. Скрининг с командой по подбору талантов (30 минут)

2. Собеседование с парным программированием (90 минут)

3. Собеседование по проектированию систем (90 минут)

4. Коммерческое собеседование (60 минут)

#LI-PRIO

Наши принципы найма

Мы стремимся создать лучшую команду, а не самую однородную. Мы знаем, что разнообразие людей порождает разнообразие мыслей, а это укрепляет наш принцип поиска истины. И мы знаем из опыта, что разнообразные команды создают лучшую работу, релевантную миру, в котором мы живём. Нас объединяет глубокое интеллектуальное любопытство и желание использовать наши способности для измеримого положительного воздействия. Мы настоятельно призываем подавать заявки людей всех происхождений, этнических групп, полов, религий и сексуальных ориентаций.

Если вы не чувствуете, что соответствуете всем требованиям, но вас вдохновляет эта роль и вы знаете, что обладаете ключевыми сильными сторонами, пожалуйста, не стесняйтесь подавать заявку — возможно, вы подходите для этой или других ролей. Мы открыты к обсуждению неполного рабочего времени.

Примечание об ИИ: мы рады, если вы используете его для исследований и подготовки к собеседованиям, но, пожалуйста, не используйте ИИ для генерации ответов во время живых интервью. Мы также используем ИИ для ведения заметок (Metaview) на собеседованиях, чтобы интервьюеры могли оставаться сосредоточенными (вы можете отказаться, просто сообщите нам), и каждое заявление рассматривается человеком, решение не принимается ИИ.