Прикладной инженер по машинному обучению / ИИ

Alpha Navigation - это морская компания по подбору и трудоустройству экипажей. Мы помогаем судовладельцам и менеджерам судов набирать, трудоустраивать и поддерживать квалифицированных моряков. Наряду с нашей основной деятельностью по подбору экипажей, мы разрабатываем цифровые инструменты, которые упрощают процесс найма, управления экипажем, документооборота и коммуникации.

О роли Мы ищем инженера по прикладному машинному обучению / ИИ, ориентированного на продукт, который связывает данные, модели, программное обеспечение и результаты бизнеса. Вы будете оценивать и применять ИИ к реальным проблемам продукта и эксплуатации в морском экипаже, решая неясные проблемы от обнаружения и прототипирования до развертывания производства и постоянного совершенствования. Вы будете отвечать за качество и практическое применение ИИ: выбор правильных моделей и методов, проектирование циклов данных и оценки, а также превращение неопределенных результатов модели в надежные возможности продукта. Вы также будете консультировать команды по продукту, эксплуатации, инженерии и управлению о том, где ИИ действительно полезен, какие риски и ограничения ожидать, и как внедрять автоматизацию без ненужных затрат или сложности. Это прикладная инженерия, а не фундаментальные исследования моделей. Вы будете работать с инженером программного обеспечения ИИ, заинтересованными сторонами продукта, операторами экипажа и QA, чтобы создать системы, которые улучшают реальные результаты бизнеса. Ключевая часть роли - выбор подходящего уровня интеллекта для каждой проблемы: детерминированные правила, классическое машинное обучение, специализированные модели, LLM, агентские рабочие процессы или проверка человеком.

Над чем вы будете работать и что будете создавать - Интеллектуальный анализ документов для резюме, лицензий, сертификатов, удостоверений личности, трудовых книжек и фотографий бумажных документов. - OCR и многоязычное извлечение в строгие схемы с доверительной оценкой для каждого поля. - Классификация документов, проверка срока действия, обнаружение пропущенных полей, проверка согласованности и правила приоритета источника. - Разбор резюме и истории трудоустройства, устранение дубликатов, разрешение конфликтов и оценка качества профиля. - Модели сопоставления и ранжирования для моряков и вакансий с полезными объяснениями для операторов и клиентов. - Рабочие процессы оценки и верификации с помощью ИИ, включающие проверку справедливости и надежности. - Интеллектуальный анализ речи и разговоров для ИИ-звонков и общения с моряками: транскрипция, извлечение намерений и полей, сводки и безопасные последующие действия. - Рабочие процессы последующего контроля, управляемые ИИ, которые могут связываться с моряками, запрашивать недостающую или обновленную информацию, уточнять ответы и помогать поддерживать актуальность профилей. - Бизнес-логика для определения того, когда система ИИ может действовать автоматически, а когда должна запрашивать подтверждение или привлекать оператора. - Циклы обратной связи с участием человека, которые превращают исправления операторов в курируемые оценочные данные. - Золотые корпуса, регрессионные наборы, сравнения моделей, пороги доверия и метрики оценки. - Версионирование моделей, подсказок, схем и наборов данных с безопасными практиками развертывания и отката. - Мониторинг точности, задержки, стоимости, частоты отказов, частоты исправлений, надежности и воздействия на бизнес. - Практические рекомендации по использованию LLM, детерминированных правил, классического машинного обучения, специализированных моделей или шагов ручного просмотра. - Практики безопасности и конфиденциальности ИИ для чувствительных морских данных: минимизация данных, рабочие процессы с учетом согласия, безопасное использование инструментов, проверка вывода, аудируемость и эскалация неопределенных или высокоэффективных случаев.

Как вы будете работать - Участвовать в сеансах обсуждения с заинтересованными сторонами продукта, операций, инженерии, QA и подбора персонала. - Превращать неясные бизнес-задачи в реалистичные технические области, измеримые гипотезы и работающие прототипы. - Демонстрировать прототипы командам заинтересованных сторон и использовать обратную связь операторов для улучшения данных, рабочих процессов и поведения моделей. - Разрабатывать и проводить структурированные эксперименты, а затем внедрять проверенные решения в производство и поддерживать их непрерывное улучшение. - Анализировать компромиссы между точностью, задержкой, стоимостью, надежностью, конфиденциальностью, безопасностью и инженерной сложностью. - Ясно объяснять поведение моделей, ограничения и рекомендации техническим и нетехническим аудиториям. - Предоставлять практические консультации по ИИ и передавать знания продукту, операциям, инженерии и управлению.

Что мы ищем - 4+ года опыта работы с прикладным машинным обучением, NLP, наукой о данных или инженерией ИИ в производственных системах. - Как минимум одна возможность, реализованная на основе ML или LLM, которая была внедрена для реальных пользователей или операторов. - Глубокое понимание ИИ для документов, OCR, извлечения информации, классификации, ранжирования или разговорного ИИ. - Практический опыт работы со структурированными выводами, вызовами инструментов, вложениями и поиском, маршрутизацией моделей и конвейерами оценки. - Сильные навыки программирования на Python и умение интегрировать модели в API и производственные сервисы. - Опыт создания маркированных наборов данных, эталонных корпусов, метрик качества, таксономий ошибок и регрессионных тестов. - Способность анализировать noisy данные, достоверность, ложные срабатывания и отрицательные результаты, конфликты источников и ручной просмотр. - Понимание конфиденциальности, PII, согласия, внедрения подсказок и безопасной обработки конфиденциальных пользовательских данных. - Способность оценивать компромиссы между точностью, задержкой, стоимостью, надежностью, конфиденциальностью и сложностью системы. - Способность объяснять поведение модели и переводить бизнес-задачи в реалистичные решения ИИ. - Умение брать на себя ответственность за неясные проблемы от обнаружения до производства и постоянной поддержки. - Свободное владение английским языком, как письменным, так и устным.

Приятный бонус - Мультилингвальный NLP и устойчивость к низкокачественным документам и фотографиям. - Speech-to-text, телефония, голосовые агенты или автоматизация call-центра. - Опыт работы в сфере recrutingu, HR-технологий, морского транспорта, логистики или маркетплейсов. - Опыт работы с AWS, S3, векторными базами данных, наблюдаемостью моделей или MLOps. - Опыт работы с fairness, объяснимостью или проверяемыми учетными данными. - Опыт использования ИИ-агентов для экспериментов или реализации производства.

Место и формат работы Может быть рассмотрено удаленное工作 для исключительного кандидата. Отправьте заявку с кратким описанием наиболее интересной системы, которую вы создали, и ссылкой на код или статью.