О компании
NBCUniversal — одна из ведущих мировых медиа-развлекательных компаний. Мы создаем контент мирового уровня и распространяем его через наши кино-, теле- и стриминговые платформы, а также воплощаем в жизнь через тематические парки, потребительские товары и уникальные впечатления. Наш портфель включает такие бренды, как NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, NBC Local Stations, Bravo, Peacock, а также киностудии Universal Pictures, DreamWorks Animation и Focus Features.Мы стремимся к развитию инклюзивной культуры, поддерживаем наши сообщества и предоставляем сотрудникам возможности для профессионального и личностного роста.
Описание позиции
Инженер по искусственному интеллекту (AI Engineer) проектирует, разрабатывает и внедряет решения на базе ИИ, включая агентные системы (agentic systems), которые трансформируют рабочие процессы и открывают новые возможности для NBCUniversal News Group. Эта роль требует глубоких технических знаний, активного взаимодействия с командами и ориентации на результат. Успех измеряется внедрением решений в production и измеримым операционным эффектом.
Специалист работает «от начала до конца»: от исследования и прототипирования до развертывания и итеративного улучшения, комбинируя большие языковые модели (LLM), системы поиска (retrieval), интеграцию данных и фреймворки оркестрации для создания надежных решений. Это не чисто backend-роль: инженер будет работать с сервисами, интеграциями и, при необходимости, пользовательскими интерфейсами. Предстоит тесное взаимодействие с редакционными, продуктовыми, аналитическими и технологическими командами в динамичной среде новостного вещания, где скорость и своевременность критически важны.
Ключевые обязанности:
1. Проектирование, разработка и внедрение AI и агентных решений
Архитектура и реализация end-to-end AI-приложений от концепции до production, включая агентные рабочие процессы.
Создание систем с использованием LLM и мультимодальных моделей, векторных баз данных, фреймворков оркестрации (например, LangChain/LangGraph, Google ADK) с интеграцией во внутренние инструменты и данные.
Полный цикл разработки: исследование, прототипирование, валидация, развертывание, мониторинг, итерации и поддержка.
2. Работа в высокотемповой среде
Реализация решений в сжатые сроки в соответствии с редакционной и бизнес-необходимостью.
Приоритизация итераций, основанных на данных, а не стремление к идеалу; осознанный выбор компромиссов между масштабом, скоростью и качеством.
Быстрая адаптация к меняющимся требованиям и обратной связи, поддержание вовлеченности стейкхолдеров.
3. Практическая техническая реализация
Написание production-кода и интеграция API внутренних платформ и внешних провайдеров (Google, OpenAI, Databricks, AWS, Microsoft).
Принятие прагматичных архитектурных решений с учетом скорости, масштаба, безопасности, надежности и стоимости.
Создание переиспользуемых компонентов, шаблонов и практик, ускоряющих будущую разработку и снижающих порог входа для смежных команд.
4. Выбор правильного AI-инструмента для задачи
Оценка возможностей моделей и выбор подходящих AI-инструментов в зависимости от потребностей рабочего процесса, профиля риска и операционных ограничений.
Объединение сервисов различных провайдеров в целостные и надежные системы с надежной наблюдаемостью (observability) и четкими сценариями отказа.
Внедрение фреймворков для оценки качества, надежности и влияния решений.
5. Ответственный ИИ, безопасность и управление
Проектирование защитных механизмов (guardrails) для агентных систем: безопасность инструментов, разграничение доступа, обработка данных, возможность контроля с участием человека.
Сотрудничество с отделами стандартов, юридическим, информационной безопасности и комплаенс для обеспечения соответствия требованиям к использованию данных и ответственного развертывания.
Внедрение практик мониторинга и реагирования на инциденты для поддержания доверия и надежности в масштабе.
6. Тесное взаимодействие с командами
Прямая работа с редакционными, продуктовыми и бизнес-партнерами для формирования решений от этапа требований до внедрения.
Совместная работа с командой Data по вопросам качества данных, стратегий поиска (retrieval), дизайна оценки и измерения результатов.
Партнерство с CTO и платформенной инженерией для адаптации решений к production-среде.
Понятная коммуникация с технической и нетехнической аудиторией.
7. Отслеживание рыночных тенденций
Мониторинг новых версий моделей, обновлений вендоров и новых подходов в агентном ИИ.
Проведение целевых экспериментов с новыми возможностями и формирование рекомендаций для дорожных карт и стандартов.
8. Использование AI в работе
Применение AI-агентов для написания кода (copilot-инструментов) для ускорения разработки, отладки, рефакторинга, генерации тестов и документации.
Использование AI для ускорения анализа, координации и накопления знаний с соблюдением требований безопасности, качества и комплаенса.
Квалификация и требования:
Базовые требования:
- Опыт коммерческой разработки программного обеспечения от 4 лет (или эквивалентный).
- Подтвержденный опыт внедрения production-систем (не только прототипов).
- Сильные навыки программирования на Python и/или TypeScript/JavaScript; уверенная работа с API и системной интеграцией.
- Практический опыт разработки приложений на основе LLM (агентные паттерны, промптинг, оркестрация/агенты, оценка, аспекты развертывания).
- Доказанная способность эффективно использовать AI-агентов для написания кода (например, инструменты на основе IDE с AI) для ускорения разработки с обеспечением корректности, тестируемости, поддерживаемости и безопасных практик кодирования.
- Сильные коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и нетехническими стейкхолдерами.
Опыт работы с LangChain и/или LangGraph для оркестрации агентных рабочих процессов (маршрутизация, конечные автоматы, мультиагентные паттерны, выполнение инструментов).
Опыт работы с Google ADK (или аналогичными SDK для разработки агентов).
Знакомство с облачной инфраструктурой (AWS/GCP/Azure), наблюдаемостью (observability) и эксплуатацией production-систем.
Понимание концепций оценки моделей и практик ответственного ИИ.
Условия работы и преимущества:
- Формат работы: Гибридный режим с обязательным присутствием в офисе не менее 4 дней в неделю (компания оставляет за собой право изменять требования).
- Льготы: Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, 401(k), оплачиваемый отпуск, компенсация за обучение, различные скидки и привилегии.
- Бонус: Позиция предусматривает участие в бонусной программе.