Engineering Manager in AI/ML

Заснована у 2016 році, Smartcat має на меті допомогти світовим компаніям створювати та керувати багатомовним контентом. Сьогодні ми є основною платформою на основі штучного інтелекту для глобальних підприємств.

Наш індивідуалізований мовний AI трансформує контент у будь-якому форматі на будь-яку мову, від документів до відео та складних вебсайтів, спрощуючи глобальні операції для корпоративних команд. Наша платформа також дозволяє створювати новий контент за допомогою багатомовної корпоративної бібліотеки.

Більш ніж 1000 світових компаній, включаючи 25% з Fortune 500, довіряють Smartcat для комунікації своїх інновацій та ідей по всьому світу. Наша мета — створити світ з рівноправним доступом до інновацій та ідей.

Smartcat підтримується Matrix Partners, FJ Labs та іншими провідними венчурними компаніями, що сфокусовані на SaaS, маркетплейсах та штучному інтелекті. Серед їх портфоліо ви можете знайти такі бренди як HubSpot, Zendesk, Uber, Stripe, RigUp та Quora. Незважаючи на економічні виклики, ми ростемо на 150% рік до року. Ми добре фінансуємось і економічно ефективні, пропонуючи унікальне поєднання швидкого зростання та довгострокового планування.

Ми шукаємо досвідченого Менеджера з інженерії в AI/ML, щоб приєднатися до нашої команди. Звітуючи безпосередньо директору з інженерії, ви будете керувати талановитою командою до 10 розробників програмного забезпечення, зосереджуючись на одному з основних продуктів у нашій успішній лінійці. Ця роль пропонує високу автономію та відповідальність, ефективно позиціонує вас як 'міні-CTO' для вашого продукту. Ви будете нести повну відповідальність за всі технічні аспекти продукту, включаючи управління командою, залучення талантів, розвиток команди та промоції.

• Керувати командою ML та бекенд-інженерів (3+ інженерів у команді)
• Проводити щоденні дзвінки, планування спринтів та огляди, регулярні 1-на-1 для покращення розвитку команди
• Співпрацювати з менеджером продукту для планування завдань команди та забезпечення своєчасного впровадження рішень ML у виробництво
• Регулярно досліджувати нові технології AI/ML
• Будувати виробничі сервіси, MVP та швидкі прототипи
• Спілкуватися з сторонніми постачальниками послуг

• Володіння Python, бібліотеками аналізу даних та фреймворками ML (pandas, numpy, PyTorch, transformers тощо)
• Експертні знання з дизайну та архітектури систем ML для масштабованих рішень
• Широкі знання з математики, статистики, класичного ML, глибокого навчання та NLP
• Доведений досвід з MLOps, впровадження та масштабування моделів ML у виробництві
• Володіння інструментами контейнеризації та оркестрації (Docker, Kubernetes)
• Досвід тонкого налаштування та самостійного розміщення моделей LLM з відкритим кодом для різних завдань (наприклад, LLaMA, Mistral тощо)
• Сильний досвід роботи з хмарними платформами (AWS EC2,