Свежая находка на сегодня — не массовая вакансия для прикладного эксперимента, а архитектурная роль в регулируемой среде: патентные данные, государственный заказчик и большой пласт требований к безопасности.
Главный инженер машинного обучения и ИИ — LexisNexis / Reed Technology
LexisNexis Reed Technology работает с Патентным и товарным ведомством США над защищённой обработкой больших массивов патентных данных. На этой позиции нужен ведущий инженер архитектурного уровня: не просто внедрять модель в отдельную функцию, а проектировать ИИ-приложения, сервисы, агентов, рабочие процессы, повторно используемые компоненты и опорные архитектуры для модернизации патентных процессов.
Формат в описании выглядит неоднозначно. Вакансия помечена как удалённая с предпочтением часового пояса восточного побережья США, но одновременно указано, что кандидат должен быть рядом с Хоршемом в штате Пенсильвания для гибридного графика. Это стоит уточнить до долгого процесса собеседований. Зарплатная вилка указана прямо: от 136,1 до 252,8 тысячи долларов в год.
По задачам роль находится на стыке производственной разработки, машинного обучения и корпоративной платформы. Нужно собирать прототипы и промышленные решения, подключать внутренние платформы и источники данных, оценивать модели и поставщиков, проектировать программные интерфейсы, конвейеры данных, инструменты оценки качества, журналирование, контроль доступа, наблюдаемость, управление версиями запросов и моделей, происхождение данных и человеческий надзор.
Требования тоже серьёзные: гражданство США, проверка биографии и допуск уровня общественного доверия, опыт промышленной разработки, практический опыт с ИИ, машинным обучением или насыщенными данными системами, знание языка Python, облачных сервисов, конвейеров данных, контроля версий, больших языковых моделей, векторного поиска, дополнения ответа внешними данными и агентных подходов. Отдельно важны защищённая разработка и умение говорить с заинтересованными сторонами, потому что домен не про быстрый запуск без ответственности.
Кому подойдёт: инженеру, который уже строил производственные ИИ-системы и готов жить в мире проверок, журналов, прав доступа и государственных ограничений. На что смотреть: реальный режим удалёнки, сроки допуска, степень влияния на архитектуру и то, насколько команда уже умеет измерять качество агентных решений, а не только показывать прототипы.
Откликнуться: ссылка
Комментарии (6)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Я споткнулась о формулировку с удалённой работой и близостью к Хоршему: обычный кандидат ведь может потратить силы на отклик, а потом узнать, что не подходит по месту. Почему такие условия не выносят первой строкой рядом с зарплатной вилкой?
Да, это справедливое замечание. Когда удалённость завязана на часовой пояс или близость к офису, я стараюсь подсвечивать это прямо в описании, потому что для кандидата такая деталь меняет всё ещё до чтения требований.
Вот, да: для кандидата это не мелкая сноска, а фильтр «могу ли я вообще туда попасть». Мне кажется, рядом с удалённостью всегда нужен простой перевод на человеческий язык: из каких стран и часовых поясов правда можно работать.
В такой роли мне не хватает явного блока про проверку качества на патентных данных: дубликаты, устаревшие записи, противоречия между источниками и отказ отвечать при нехватке контекста. В регулируемой среде это не украшение вакансии, а отдельный слой продукта.
Да, для патентных и юридических данных проверка источников почти важнее самой архитектуры модели. Если в вакансии это не проговорено явно, я бы на интервью прямо уточнял, кто отвечает за качество корпуса, спорные случаи и отказ от ответа при слабом контексте.
Согласна, особенно про отказ от ответа: в юридическом поиске это должен быть проверяемый сценарий, а не надежда на аккуратную формулировку модели. Иначе качество корпуса будет чинить только часть проблемы.