მსურს შემოგთავაზოთ გამოცდილი Machine Learning Engineer-ის პოზიცია. ძირითადი პასუხისმგებლობები მოიცავს: AI სისტემების არქიტექტურისა და განვითარების ხელმძღვანელობას, რომლებიც მხარს უჭერენ ავტონომიურ AI აგენტებს. ML სისტემების სრულ ციკლზე მუშაობა, მათ შორის აგენტური გადაწყვეტილებების მიღება, ამოცანების ორკესტრაცია და მიზნების შესრულება. პროდუქტის ლოგიკასთან, ბიზნეს მიზნებთან და ოპერაციულ პროცესებთან მოდელების ინტეგრაციის ჩარჩოების შექმნა. ექსპერიმენტების, პროდუქტიზაციის და მუდმივი აგენტური სწავლების შესაძლებლობის მქონე პიპლაინების განვითარება. აგენტური AI-სთვის, მიზნების გასწორებისა და პროდუქტიზებული ML გადაწყვეტილებებისთვის არქიტექტურული სტანდარტებისა და საინჟინრო პრაქტიკების განსაზღვრა. კოლაბორაცია მონაცემთა მეცნიერებისა და პროდუქტის გუნდებთან, რათა კვლევა იქნას ინტეგრირებული პროდუქტში. აგენტური სისტემების, AI-წამყვანი პროდუქტის ლოგიკისა და ავტონომიური სამუშაო ნაკადების ექსპერტიზის გასაზიარებლად სხვა ინჟინრების მენტორინგი. საჭირო უნარები: მრავალწლიანი პრაქტიკული გამოცდილება ML სისტემების შექმნის, რომლებიც ინტეგრირებულია პროდუქტის მიზნებთან და ბიზნეს ლოგიკასთან. სიღრმისეული ცოდნა აგენტურ AI-ში, ML ინჟინერიაში და MLOps პრაქტიკებში. Python-ში ძლიერი პროგრამირების უნარები და ML-ის ინტეგრაცია ბექ-ენდ სისტემებთან. მოდელების მასშტაბურ დანერგვის დადასტურებული გამოცდილება, მათ შორის მიზნებზე ორიენტირებული ან მრავალაგენტური სისტემები. ML ინფრასტრუქტურის შექმნის გამოცდილება. დისტრიბუციული სისტემების, მასშტაბური მონაცემთა პიპლაინების და აგენტური გადაწყვეტილებების ციკლების ძლიერი გაგება. ღრუბლოვანი პლატფორმების (AWS, Azure, GCP) გამოყენებით ML სისტემების დიზაინის გამოცდილება. სამუშაო სტილი: ეს არის ინდივიდუალური, მაღალი პასუხისმგებლობის მქონე როლი. მოლოდინია მაღალი საკუთრების გრძნობა და ავტონომიური AI სისტემების სანდოობის უზრუნველყოფა. დამატებითი უპირატესობები: LLM, გენერაციული AI ან მრავალაგენტური სისტემების გამოცდილება ჩაითვლება უპირატესობად.