Yapay Zeka Lideri / Mühendislik Yöneticisi

Bu rol, saas.group'un büyüyen markalarından biri olan Usersnap ekibimizin bir parçasıdır.

Profil Genel Bakışı

Usersnap, ürünün çekirdeğine, otomatik kurulumdan akıllı anketlere, bağlam analizine ve konektörlere dayalı olarak kendi kendine oluşturulan raporlamaya kadar yapay zeka destekli yetenekler oluşturuyor. Bu yetenekleri gerçekleştiren küçük mühendislik ekibini yönetmek ve teknik yönü belirlemek için uygulamalı bir Yapay Zeka Lideri / Mühendislik Yöneticisi arıyoruz.

Bu, oyuncu-antrenör rolüdür. Kod yazacak, kodları inceleyecek, mimari kararlar alacak ve yapay zeka tabanlı geliştirme için "iyi" olanın ne olduğunu tanımlayacaksınız. Ayrıca ekip koordinasyonu, teslimat zaman çizelgeleri, iş yükü tahsisi ve işin planlandığı gibi, güvenilir ve üretim kalitesinde yapılmasını sağlayacaksınız.

Bu, tam zamanlı, mühendislik liderliğindeki bir roldür. Ürün yönetimi ile birleştirilmez: teknik liderlik kapsamı kendi başına önemlidir ve Ürün ile ortaklık yapacaksınız, bunu absorbe etmeyeceksiniz.

Yapay zeka yeteneği, Usersnap'ın ürün ve pazarlama stratejisinin merkezine dönüşüyor, özellikle üst düzey pazarlara taşındıkça. İşin iyi teslim edilmesini sağlayan kişi siz olacaksınız.

İlk 3-6 ayda hemen etki edeceğiniz:

• Ekip için net bir teslimat ritmi kuracaksınız: paylaşılan öncelikler, gerçekçi zaman çizelgeleri, görünür iş yükü ve projelerin lansmana kadar takip edilmesi

• Mevcut kod tabanını, araçları ve uygulamaları değerlendirecek ve gözlemlenebilirlik, test, güvenlik ve mimariyi kapsayan somut bir mühendislik standardı belirleyeceksiniz

• Ekip ile birlikte en az bir yapay zeka destekli özelliği üretim ortamına teslim edeceksiniz, prototipten lansmana kadar, zaman kutulu yapay zeka geliştirme kullanarak

• Ürün ve şirketin geri kalanıyla güçlü bir çalışma ilişkisi kuracaksınız ve belirsiz, teknik olarak karmaşık işin güvenilir sahibi olarak görüleceksiniz

• Ekibin standartlarını yükseltecek, insanları motive ve ilgili tutacaksınız

Sorumluluklarınız

Ekip liderliği ve teslimat

• Küçük bir mühendislik ekibi için ekip koordinasyonu, teslimat zaman çizelgeleri, iş yükü tahsisi ve proje takip etmesi

• İşin hareketini sağlamak: belirsiz hedefleri bölmek, Product ile sıralamak, slippage'ı erkenden işaretlemek ve taahhütlerin karşılanmasını sağlamak

• Kod incelemesinde, tasarım tartışmalarında ve 1:1'lerde net, yapıcı teknik geri bildirim vermek ve insanları demotive etmeden standartları yükseltmek

• Ekibin yeteneklerini geliştirmek, AI araçlarını kullanarak daha hızlı çalışma ve kaliteyi düşürmemek

Teknik liderlik

• Mevcut mühendislik standardını değerlendirmek ve yükseltmek. Yapay zeka tabanlı geliştirme için "iyi" olanın ne olduğunu tanımlamak ve ortak standart haline getirmek

• Beş alanda beklentileri belirlemek ve uygulamak:

-

• Gözlemlenebilirlik: Yapay zeka davranışını, maliyetini ve hatalarını görünür kılan günlük kaydı, izleme ve izleme

• Test: Güçlü test kapsamı ve otomatik test titizliği, dahil olmak üzere yapay zeka çıktılarının değerlendirilmesi

• Güvenlik ve uyumluluk: Pazar payımızı artırırken varsayılan olarak güvenli uygulamalar

• Ölçeklenebilir mimari ve veri boru hatları: Kullanım ve entegrasyonların büyüdüğü tasarımlar

• Zaman kutusu: Yapay zeka geliştirme çalışmalarında pratik sınırlar, böylece keşif sınırlı kalır ve teslim edilir

• Temel mimari kararları alın veya yönetin, model seçimi ve entegrasyon yaklaşımı dahil ve kalite, maliyet ve gecikme arasındaki ödünleşimler

• Teknik riskleri, özellikle yapay zeka güvenilirliği, maliyeti ve kenar durum davranışıyla ilgili olarak erkenden işaretleyin

Etkili katkı

• Ekip ile birlikte yapay zeka destekli özellikler tasarlayın, oluşturun ve teslim edin, prototiplemeden üretim kalitesine kadar

• Gerçek ürün sorunlarını çözmek için LLM'ler, gömülü sistemler ve ilgili yapay zeka araçlarıyla pratik olarak çalışın

• İhtiyaç duyulduğunda yığın boyunca oluşturun. Gönderdiğiniz her özellik test edilmelidir, izlenmeli ve sürdürülebilir olmalıdır

Ortaklık

• Ürün ile gereksinimler ve öncelikler konusunda işbirliği yapın, gerektiğinde teknik gerçeklikle geri çekilin

• Şirket liderliği ile teknik planlama, kaynaklama ve sıralama konularında işbirliği yapın

Ne getiriyorsunuz?

• Liderlik

• Gerçek mühendislik vizyonu ile pratik teknik liderlik. Küçük bir ekip için teslimat yapmış olmalısınız, ideal olarak 2-3 yıl insan liderliği, teknoloji lideri, mühendislik yöneticisi veya oyuncu-antrenör olarak. Formal insan yönetimi deneyimi yararlıdır, ancak temel ihtiyaç, teslimatı yönetebilecek ve kıdemli teknik yön sağlayabilecek bir kişidir.

• Standartları yükselten bir tarz. Doğrudan, spesifik teknik geri bildirim verin ve yüksek standartlar bekleyin ve ekip bu konuşmaları daha yetenekli ve daha motive olarak terk eder.

• Teslimat disiplini. Zaman çizelgelerini yönetmek, işi tahsis etmek ve projeleri sonuna kadar takip etmekle rahatsınız.

Teknik derinlik

• 7+ yıllık yazılım mühendisliği deneyimi ve üretimde yapay zeka özellikleri göndermiş ve sorunun çerçevesinden post-launch iterasyona kadar yaşam döngüsünü yönetmiş olmalısınız, sadece prototipler veya yapay zeka destekli kodlama değil.

• Güçlü tam yığın temelleri. Frontend, backend ve altyapı genelinde gerektiği kadar rahat olmalısınız.

• LLM API'leri, istem mühendisliği, RAG veya benzeri tekniklerle canlı sistemlerde pratik deneyim, yapay zeka'nın doğru araç olduğu ve olmadığına dair iyi bir yargı.

• Gözlemlenebilirlik ve test titizliği. Başlangıçtan itibaren günlük kaydı, izleme ve izleme oluşturur ve güçlü test kapsamı ve otomatik testler konusunda ısrarcı olursunuz, dahil olmak üzere yapay zeka davranışının değerlendirilmesi.

• Ölçeklenebilir mimari ve veri boru hatları. Sağlam SQL, şema tasarımı ve ölçeklenen sistemler ve boru hatları tasarlayabilme.

• Değerlendirme zihniyeti. Başarı ölçütlerini tanımlıyor, deneyler tasarlıyor, çevrimdışı ve çevrimiçi değerlendirmeler yapıyor ve sonuçlardan kararlar alıyorsunuz.

• Üretim hazırılığı. Docker akıcılığı, CI/CD ve sürümleme istemleri, modeller ve veri kümeleri için iyi alışkanlıklar.

• LLM platform genişliği. Birden fazla LLM sağlayıcısını entegre etme, vektör veritabanlarıyla çalışma ve LangChain (veya benzeri) kullanma deneyimi; gerçekten anlam ifade ettiğinde ince ayar yapmaya rahatlıkla karar verme.

• Güvenlik ve uyumluluk deneyimi veya güçlü bir ilgi, piyasa yukarı doğru hareket ettikçe