Старший Исследователь Прикладного ИИ (Agentic Search)

Nebius возглавляет новую эру в облачной инфраструктуре для глобальной экономики ИИ. Мы создаем полнофункциональную облачную платформу ИИ, которая поддерживает разработчиков и предприятия от обучения данных и моделей до развертывания производства, без затрат и сложности создания большой внутренней инфраструктуры ИИ/ML.

Создано инженерами для инженеров. От крупномасштабной оркестровки GPU до оптимизации вывода, мы владеем сложными проблемами в области вычислений, хранения, сетевых технологий и прикладного ИИ.

Входит в список Nasdaq (NBIS) и штаб-квартирой в Амстердаме, мы имеем глобальное присутствие с центрами исследований и разработок по всей Европе, Великобритании, Северной Америке и Израилю. Наша команда из более 1 500 человек включает сотни инженеров с глубоким опытом в области аппаратного, программного обеспечения и исследований и разработок ИИ.

Мы ищем старшего исследователя прикладного ИИ, чтобы присоединиться к быстро растущей команде, создающей платформу агентного поиска - слой веб-доступа для систем ИИ.

Вы можете представить это как Google поиск, но для агентов ИИ: систему, предназначенную для машин, а не для людей. Мы создаем агентный поиск, где системы ИИ активно планируют, извлекают, оценивают и уточняют информацию, а не просто возвращают результаты. По мере того, как ИИ становится основным интерфейсом для веб-систем, этот слой заменит роль традиционных поисковых систем.

Мы проектируем эти системы для поиска и рассуждения над веб-данными в режиме реального времени, под строгими ограничениями на задержку и надежность. Это означает решение задач извлечения, ранжирования и извлечения фрагментов в совершенно новых шаблонах доступа и в значительном масштабе, с системами, работающими над постоянно меняющимися, неструктурированными данными и обслуживающими десятки тысяч производственных нагрузок 24/7.

Эта роль предполагает владение ключевыми частями нашего направления прикладных исследований ИИ и дизайна системы, с сильным ожиданием определения новых подходов и поставки измеримого воздействия в производстве. В течение первого года вы будете владеть определенной частью стека поиска, например, ранжированием или итеративным извлечением.

Над чем вы будете работать:

- Проектирование системы агентного поиска, которая обрабатывает все, от низкозадержного одношагового поиска до сложных задач глубокого поиска, требующих итеративного планирования, запроса, уточнения и рассуждения.

- Обучение моделей ранжирования и извлечения, оптимизированных для рабочих процессов, управляемых агентами, в реальных условиях.

- Привлечение последних достижений из исследовательского сообщества к нашему поисковому стеку и поставка их в производство.

- Управлять прикладными исследованиями и техническим направлением в области систем извлечения и ранжирования.

- Проектировать и развивать многоэтапные архитектуры извлечения (понимание запроса, переписывание, извлечение, переранжирование и итеративное извлечение).

- Возглавить эксперименты по современным подходам к поиску (исследования эмбеддингов, разреженного и гибридного поиска, переоценки, сжатия контекста) и внедрить их в производство

- Разработать методы для обоснования LLM в реальном времени веб-данных в масштабе, используя сигналы доверия, качества и свежести для отображения надежных источников

- Сотрудничать с командой оценки для определения новых метрик для агентных систем, где корректность не сводится к кликам

- Анализировать компромиссы между релевантностью, задержкой и стоимостью, и тесно работать с инженерами для развертывания систем, работающих в масштабе веб

- Наставлять исследователей и инженеров и помогать повышать технический уровень команды

- 8+ лет опыта в прикладном ИИ, машинном обучении или программной инженерии

- Доказанный опыт внедрения систем машинного обучения или ИИ в производство в масштабе

- Глубокий опыт работы с поиском, извлечением, ранжированием или построением assistants на основе RAG

- Сильное понимание современного глубокого обучения, особенно трансформеров и эмбеддингов

- Опыт работы с системами, интегрированными с LLM, или системами, интенсивными к знаниям

- Опыт проектирования рамок оценки и метрик для систем машинного обучения

- Сильные навыки программирования на Python

- Публикации в топовых конференциях (ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI, EMNLP, ACL)

- Способность работать в быстро меняющейся, продуктовой среде с высокой степенью ответственности и автономии

- Фон в области агентных систем ИИ (агенты, использование инструментов, автономные рабочие процессы)

- Опыт работы с пост-обучением RL LLM или VLM

• Конкурентная компенсация

• Возможности карьерного роста и обучения

• Гибкость и ответственность

• Коллаборативная и инновационная культура

• Возможность работать над impactful проектами ИИ

• Международная среда и талантливые команды

Что значит работать в Nebius:

Быстро движущийся - Смелое мышление - Постоянный рост - Значимый вклад - Доверие и реальная ответственность - Возможность формировать будущее ИИ

Заявление о равных возможностях:

Nebius - это работодатель с равными возможностями. Мы привержены созданию инклюзивной и разнообразной рабочей среды и предоставлению равных возможностей трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, ancestry, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, или любого другого признака, защищенного применимым законом.

Заявители должны иметь разрешение на работу в стране, в которой они подают заявление, и будут обязаны предоставить доказательство права на трудоустройство в качестве условия приема на работу.

Если вам нужны accommodations во время процесса подачи заявления, пожалуйста, сообщите нам.