Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего. Их приходится придумывать с нуля.
Наш клиент создаёт новый тип поиска — не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения. А значит, нужно заново переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов.
Именно этим займётся Principal Applied AI Researcher
Что будет в зоне ответственности
- проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества
- создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени
- разработка eval-методологий и новых метрик качества
- принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search
- превращение исследовательских идей в production-системы
- работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure
Что важно
- 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering
- опыт вывода ML/AI-систем в production
- обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems
- Python обязателен, знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом
- Свободный английский
Возможно, самое интересное в этой роли — не технологии, с которыми предстоит работать, а вопросы, на которые пока нет готовых ответов. Если вам интересно искать эти ответы вместе с одной из самых сильных AI-команд, пишите @karinakava
Показать как в источнике
#вакансия #vacancy #MachineLearning #Principal #Relocation
Компания: КА Lucky Hunter
Формат: full-time (вне РФ/РБ)
Локация: Amsterdam или London. Remote EU рассматривается, помощь с релокацией есть.
Вилка: €120K–200K в год, готовы обсуждать
Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего. Их приходится придумывать с нуля.
Наш клиент создаёт новый тип поиска — не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения.
А значит, нужно заново переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов.
Именно этим займётся Principal Applied AI Researcher 💫
🧠 Что будет в зоне ответственности:
— проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества
— создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени
— разработка eval-методологий и новых метрик качества
— принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search
— превращение исследовательских идей в production-системы
— работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure
🙌 Что важно:
— 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering
— опыт вывода ML/AI-систем в production
— обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems
— Python обязателен, знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом
— Свободный английский
Возможно, самое интересное в этой роли — не технологии, с которыми предстоит работать, а вопросы, на которые пока нет готовых ответов.
Если вам интересно искать эти ответы вместе с одной из самых сильных AI-команд, пишите @karinakava