Principal Engineer GenAI in Kraków

Genuine Parts Company, założona w 1928 roku i z siedzibą w Atlancie w stanie Georgia, jest wiodącym dystrybutorem specjalistycznym zajmującym się dystrybucją części zamiennych do samochodów i przemysłu oraz usług o wartości dodanej. Firma prowadzi globalne portfolio biznesowe z ponad 10 000 lokalizacji na całym świecie, zatrudniając 60 000 pracowników. GPC Global Technology Center w Krakowie, założone w 2022 roku przez Genuine Parts Company, jest innowacyjnym ośrodkiem badawczo-rozwojowym wspierającym wysiłki cyfrowej transformacji GPC. Centrum koncentruje się na rozwoju zaawansowanych technologii i rozwiązań wspierających operacje i rozwój GPC.

Jako Principal Engineer w Generative AI Innovation Hub, będziesz ustalać kierunek techniczny dla możliwości generatywnej AI w przedsiębiorstwie, pozostając jednocześnie aktywnym w architekturze i rozwoju. Będziesz prowadzić szybkie eksperymenty, ustanawiać powtarzalne standardy inżynieryjne i architektury referencyjnej oraz współpracować z zespołami produktowymi, danymi, platformami i bezpieczeństwem, aby przenieść cenne przypadki użycia z prototypu do bezpiecznej, niezawodnej produkcji.

Oczekiwania dotyczące sukcesu:

• Zespoły przyjmują powtarzalne architektury GenAI, zasady i standardy inżynieryjne.
• Eksperymenty wykorzystują jasne kryteria biznesowe i techniczne, prowadząc do produkcji lub terminowej decyzji o zatrzymaniu.
• Rozwiązania produkcyjne spełniają uzgodnione cele jakości, bezpieczeństwa, prywatności, niezawodności, opóźnienia i kosztów.
• Mentoring i przeglądy projektów wzmacniają praktyki GenAI w zespołach inżynieryjnych.

Kluczowe obowiązki:

• Ustalać i rozwijać strategię techniczną, architektury referencyjne i standardy inżynieryjne dla rozwiązań generatywnej AI w przedsiębiorstwie.
• Projektować i budować prototypy oraz usługi produkcyjne przy użyciu Pythona, API, platform chmurowych i nowoczesnych praktyk inżynieryjnych.
• Prowadzić ocenę modeli bazowych, generacji wspomaganej wyszukiwaniem, agentowych przepływów pracy oraz opcji modeli lub dostawców, w tym decyzji o budowie lub zakupie.
• Ustanowić praktyki LLMOps i MLOps dla oceny, testowania, wersjonowania, wdrażania, obserwowalności, reakcji na incydenty i ciągłego doskonalenia.
• Wbudować odpowiedzialną AI, ochronę danych, bezpieczeństwo i wymagania dotyczące nadzoru ludzkiego w całym procesie projektowania i dostarczania rozwiązań.
• Współpracować z liderami biznesowymi i produktowymi w celu określenia przypadków użycia, zdefiniowania mierzalnych wyników i priorytetyzacji eksperymentów na podstawie wartości, wykonalności i ryzyka.
• Integracja możliwości generatywnej AI z istniejącymi aplikacjami, danymi przedsiębiorstwa i procesami biznesowymi.
• Prowadzić przeglądy architektury i projektów, mentorować inżynierów w różnych zespołach i podnosić standardy jakości inżynieryjnej.
• Monitorować istotne postępy w AI i uczeniu maszynowym oraz rekomendować przyjęcie, gdy dowody wspierają znaczną wartość biznesową.
• Promować zdyscyplinowane eksperymentowanie z wyraźnymi celami nauki, kryteriami oceny i bramkami decyzyjnymi.

Wymagane kwalifikacje:

• 10+ lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania, w tym znaczące przywództwo techniczne w złożonych systemach przedsiębiorstw lub rozproszonych.
• Udokumentowane doświadczenie w projektowaniu, dostarczaniu i obsłudze rozwiązań AI, uczenia maszynowego lub generatywnej AI w produkcji.
• Zaawansowane umiejętności w Pythonie oraz silna znajomość architektury oprogramowania, API, testowania i praktyk inżynieryjnych zapewniających utrzymanie.
• Praktyczne zrozumienie nowoczesnych wzorców aplikacji generatywnej AI, w tym wyszukiwania, agentowych przepływów pracy, wyboru modeli, projektowania zapytań i oceny.
• Doświadczenie z platformami chmurowymi, systemami rozproszonymi, kontenerami, CI/CD i obserwowalnością produkcji.
• Umiejętność włączenia wymagań dotyczących bezpieczeństwa, prywatności, odpowiedzialnej AI i ryzyka operacyjnego do projektów technicznych.
• Udowodniona zdolność do wpływania na decyzje architektoniczne i inżynieryjne w wielu zespołach bez polegania na formalnej władzy.
• Jasne umiejętności komunikacyjne i zdolność do wyjaśniania złożonych kompromisów technicznych dla inżynierów, produktów, biznesu i liderów wykonawczych.

Preferowane kwalifikacje:

• Licencjat lub magister w dziedzinie informatyki, inżynierii oprogramowania lub pokrewnej dziedziny, lub równoważne doświadczenie praktyczne.
• Doświadczenie z ramami generatywnej AI, wyszukiwaniem wektorowym, platformami serwującymi modele i integracją danych przedsiębiorstwa.
• Doświadczenie w modernizacji dużych platform przedsiębiorstw lub budowaniu powtarzalnych wewnętrznych możliwości technologicznych.
• Doświadczenie w ocenie dostawców AI, modeli komercyjnych, otwartych modeli i całkowitych kosztów posiadania.
• Historia mentorowania starszych inżynierów lub budowania technicznych społeczności praktyki.

Charakterystyka przywództwa:

• Pragmatyczna ciekawość i skłonność do dowodów, nauki i mierzalnych wyników.
• Komfort w poruszaniu się w niepewności, zmieniających się priorytetach i szybko ewoluującej technologii.
• Współpraca, inkluzyjny styl przywództwa, który buduje zaufanie w różnych dyscyplinach i granicach organizacyjnych.
• Silny osąd, kiedy eksperymentować, kiedy standaryzować i kiedy zatrzymać.

Lokalizacja: Kraków/Hybrydowo

GPC prowadzi swoją działalność bez względu na płeć, rasę, wyznanie, kolor skóry, religię, stan cywilny, pochodzenie narodowe, status obywatelski, wiek, ciążę, orientację seksualną, tożsamość płciową lub ekspresję, informacje genetyczne, niepełnosprawność, status wojskowy, status weterana lub jakąkolwiek inną chronioną cechę. Polityka GPC polega na rekrutacji, zatrudnianiu, szkoleniu, awansowaniu, przydzielaniu, przenoszeniu i zwalnianiu pracowników na podstawie ich własnych umiejętności, osiągnięć, doświadczenia i zachowania oraz innych uzasadnionych powodów biznesowych.