Applied AI Architect

О позиции

Solutions Engineer в команде Technical Success — это ключевая роль на стыке технологий и бизнеса. Вы будете сопровождать корпоративных клиентов в процессе оценки и покупки решений OpenAI: проводить демо, разрабатывать proof-of-concept, консультировать по безопасности и соответствию требованиям, а также транслировать обратную связь клиентов внутри компании для улучшения продукта. Позиция предполагает гибридный формат работы (3 дня в офисе в Сеуле) с возможностью релокации.

Будет плюсом

• Опыт работы с техническими корпоративными продуктами (enterprise SaaS)
• Знание корейского языка и понимание локального рынка
• Опыт работы с генеративными AI-продуктами или LLM-платформами
• Навыки разработки архитектурных паттернов для AI-интеграций

Условия

• Работа в одной из самых влиятельных AI-компаний в мире
• Гибридный формат: 3 дня в офисе в Сеуле
• Помощь с релокацией для новых сотрудников
• Возможность работать с топ-менеджментом ведущих глобальных компаний
• Участие в формировании будущего AI на корпоративном рынке Кореи и Азии

Навыки

• Solutions Engineering
• Pre-sales
• Enterprise SaaS
• REST API
• ChatGPT
• OpenAI API
• Proof of Concept
• IT Security
• Compliance
• B2B
• Technical Documentation
• Stakeholder Management
• AI/ML
• Large Language Models

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите случай, когда вам пришлось проводить технический пресейл для крупной корпорации с множеством стейкхолдеров. Как вы выстраивали процесс и какой был результат?
2. Как бы вы подошли к разработке proof of concept для клиента, который хочет интегрировать ChatGPT в свои внутренние бизнес-процессы, но имеет жёсткие требования по безопасности данных?
3. Расскажите, как вы передавали обратную связь клиентов в продуктовую команду. Какой механизм вы выстраивали и были ли видимые результаты?
4. Как вы объясняете технически сложные концепции (например, ограничения LLM или архитектуру RAG) аудитории уровня C-suite без технического бэкграунда?
5. Что, на ваш взгляд, является главным риском при внедрении генеративного AI в корпоративную среду, и как Solutions Engineer должен с этим работать на этапе пресейла?