Applied AI Engineer, Startups (Codex)

О позиции

Команда Applied AI Engineering тесно сотрудничает с перспективными стартапами, выступая их надёжным советником. Позиция находится на стыке требований клиентов и качества моделей — здесь сочетаются инженерная глубина и продуктовая интуиция. В роли Applied AI Engineer вы будете напрямую работать с разработчиками и основателями стартапов, проводить технические презентации, демо, воркшопы и хакатоны, а также передавать обратную связь командам Product, Research и Engineering в OpenAI.

Будет плюсом

• Опыт выступления на конференциях и публичных мероприятиях
• Знание фреймворков для ML/AI (PyTorch, TensorFlow)
• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
• Наличие собственного технического блога или контента о разработке с использованием ИИ
• Опыт международного сотрудничества и работы с распределёнными командами
• Понимание практик DevOps и CI/CD для AI-проектов

Условия

• Работа в одной из ведущих компаний мира в области искусственного интеллекта
• Возможность напрямую влиять на то, как миллионы разработчиков создают ПО
• Прямое взаимодействие с перспективными стартапами и экспертами индустрии
• Конкурентный пакет компенсаций с учётом уровня позиции и локации
• Гибкость в формате работы и культуре открытого обмена знаниями
• Доступ к передовым моделям и технологиям OpenAI
• Международная карьерная перспектива и профессиональное развитие

Навыки

• Python
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Natural Language Processing
• Software Development
• Developer Tools
• API Design
• Cloud Computing
• Git
• Technical Writing
• Presentation Skills

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о ситуации, когда вам пришлось адаптировать техническое решение под ограниченные ресурсы или неопределённость требований у стартапа.
2. Как бы вы построили воркшоп по использованию Codex для команды разработчиков, которая никогда не работала с ИИ-инструментами?
3. Опишите случай, когда ваши предложения по улучшению инструмента повлияли на его дальнейшее развитие.
4. Что для вас означает баланс между скоростью внедрения ИИ-инструментов и качеством их интеграции в существующие рабочие процессы?
5. Какой самый сложный технический барьер вы встречали при внедрении нового инструмента в команду и как его преодолели?