AI Engineer: RAG & LLM Production Systems

HireHi; United States; Remote; USD 140,000 - 200,000; Full time

Benefits offered by this job

3% ESOP пул

Медицинская страховка премиум-класса

30 дней оплачиваемого отпуска

Гибкий график

Бюджет на обучение и конференции

Job summary

Iris.ai ищет инженера по искусственному интеллекту в США для ведения полного цикла разработки продуктов ИИ и построения масштабируемых систем. Ваша работа будет включать проектирование и внедрение RAG-конвейеров, а также оценку LLM в рамках исследовательских и продакшн-инициатив.

Требуется глубокое владение Python и опытом работы с Django/Flask, а также способность сотрудничать с кросс-функциональными командами и обмениваться знаниями в распределенной команде.

Qualifications

• 5+ лет разработки ПО, включая 3+ года Python.
• Опыт веб-бэкендов (Django/Flask), REST API, облачная инфраструктура.
• Знакомство с ML-системами или желание глубоко изучать их.

Responsibilities

• Владение полным жизненным циклом разработки: идея, архитектура, реализация, тестирование и доставка продуктов ИИ.
• Проектирование и построение устойчивых AI-систем, включая проприетарные RAG-пайплайны и фреймворки оценки LLM.
• Внедрение новых подходов и перенос исследований в продакшн.
• Сотрудничество с исследователями, product-менеджерами и инженерами.
• Разработка масштабируемых, тестируемых и поддерживаемых систем для производительности и надежности.
• Вклад в трансформацию взаимодействия с научной информацией и практическим AI.

Skills

Python

Web backends

REST APIs

Cloud infrastructure

English proficiency

Collaborative environment

Education

Advanced degree in Computer Science or related field

Tools

Django

Flask

Job description

Iris.ai ищет инженера по искусственному интеллекту в США для ведения полного цикла разработки продуктов ИИ и построения масштабируемых систем. Ваша работа будет включать проектирование и внедрение RAG-конвейеров, а также оценку LLM в рамках исследовательских и продакшн-инициатив.

Требуется глубокое владение Python и опытом работы с Django/Flask, а также способность сотрудничать с кросс-функциональными командами и обмениваться знаниями в распределенной команде.