Senior AI Software Consulting Engineer

О позиции

Это клиентоориентированная роль технического лидера, ориентированная на результат. Вы будете отвечать за полный цикл реализации AI-проектов: от анализа бизнес-требований до производства развернутых, масштабируемых решений. Позиция предполагает активное взаимодействие со стейкхолдерами по обе стороны стола — как с технической командой клиента, так и с бизнес-заказчиками, архитекторами и менеджерами проектов. Роль billable (счётная клиентам), требует баланса между глубоким техническим вкладом и коммуникацией на разных уровнях организации.

Чем заниматься

• Проектирование и реализация сложных AI, генеративного AI, агентных AI-решений и MLOps-платформ для клиентов
• Служба техническим контактом для клиентских проектов, консультирование по архитектуре приложений, интеграции, безопасности и наблюдаемости
• Трансляция бизнес-требований в безопасные, масштабируемые AI-архитектуры и планы реализации
• Наставничество инженеров по дизайну ПО, разработке, тестированию и лучшим практикам доставки клиенту
• Управление ожиданиями, рисками, решениями и сроками в совместной работе с менеджерами сервисов, архитекторами и заказчиками
• Поддержка продаж через участие в discovery, валидациях решений, презентациях и SOW
• Создание и ведение проектной документации, тест-планов, конфигураций и материалов передачи клиенту

Что ждут

• Бакалавриат и 5+ лет опыта разработки сложных AI/ML/Data решений ИЛИ 9+ лет чисто опытного опыта
• Доказанный опыт проектирования и лидирования Production-grade AI приложений и MLOps-решений
• Продвинутый опыт разработки на Python, работа с APIs, контейнерами, Kubernetes, Git, автоматизированным тестированием, CI/CD
• Опыт работы с NVIDIA NIM, NVIDIA Blueprints, платформами модель-сервинга, PyTorch, Hugging Face или экосистемами AI-софта
• Опыт проектирования RAG, векторного поиска, агентных рабочих процессов, корпоративных интеграций
• Знание оптимизации моделей, паттернов инференса, безопасности, наблюдаемости, governance данных и продакшн операций
• Понимание GPU-инфраструктуры и зависимостей ускоренных вычислений
• Сильные письменные, презентационные и вербальные коммуникативные навыки
• Готовность к работе вне графика, по выходным, переработкам и travel

Будет плюсом

• Опыт Enterprise Generative AI, Agentic AI, тонкой настройки, дистрибутивного инференса, продвинутого MLOps
• Опыт с Vector DB, AI Gateways, фреймворками guardrails и платформами управления жизненным циклом моделей
• Опыт интеграции AI с Enterprise приложениями, Identity Platform, data estates и Security Controls
• Сертификаты NVIDIA: NCP-GENL (Generative AI LLMs) или NCP-AAI (Agentic AI)

Условия

• Конкурентоспособный пакет оплаты: $107,300–$150,180 в год
• Годовой бонус около 10%
• Health insurance, Dental, Vision, 401(k) matching
• Профессиональное развитие и сертификация
• Возможности карьерного роста в Fortune 500 компании
• Культура AI-first с поддержкой экспериментов и обучения
• Командная среда где ваш вклад имеет значение

Навыки

• Python
• Machine Learning Operations
• MLOps
• Generative AI
• Agentic AI
• NVIDIA NIM
• Kubernetes
• Docker
• CI/CD
• PyTorch
• Hugging Face
• API Design
• Vector Search
• RAG
• Model Serving
• Observability
• GPU Computing
• Git
• Software Architecture
• System Integration
• Data Governance

Могут спросить на собеседовании

1. Как бы вы спроектировали архитектуру Production-grade GenAI приложения с точки зрения масштабируемости и отказоустойчивости?
2. Опишите подход к внедрению MLOps практик в существующую компанию без чётко налаженных процессов.
3. Как вы объясняете технические ограничения AI проекта бизнес-стейкхолдерам без глубоких технических знаний?
4. Какие метрики наблюдательности вы считаете критичными для мониторинга AI модели в продакшене?
5. Опишите случай менторства младшего инженера — какие подходы вы использовали и каких результатов добились?