Senior GenAI Engineer
Ավագ GenAI ինժեների պաշտոնը հանդիսանում է Ամերիաբանկի պաշտոնապես հաստատված GenAI- ի ներդրման ծառայության ներքո գործող հիմնական տեխնիկական պաշտոնը։ Նշված պաշտոնը զբաղեցնող անձը հաշվետու է անմիջապես ՏՏ գծով տնօրենին։
Նշված պաշտոնը զբաղեցնող անձի հիմնական պարտականությունները ներառում են հետևյալը․ նախագծել, կառուցել և տեղակայել արհեստական բանականության (ԱԲ) վրա հիմնված հնարավորություններ, որոնք ողջ բանկի համար կծառայեն որպես համատեղ օգտագործվող և վերաօգտագործվող ենթակառուցվածք (ԱԲ գործակալների աշխատանքային հոսքեր (agent workflows), տվյալների փնտրման ընդլայնված հոսքագծեր, ձեռնարկության գիտելիքների համակարգեր և բանկի ներքին տեխնոլոգիական էկոհամակարգի հետ ինտեգրումներ)։ Մշակման ողջ գործընթացն իրականացվում է լոկալ անվտանգ միջավայրում, որտեղ տվյալների սուվերենությունը և կարգավորող պահանջներին համապատասխանությունը պարտադիր կերպով պահպանվում են։
Ավագ GenAI ինժեների գործառույթները սերտորեն կապված են կիրառական ԱԲ ճարտարագիտության, ձեռնարկության համակարգերի ինտեգրման և արհեստական բանականության պատասխանատու ներդրման հետ և անմիջականորեն նպաստում են Ամերիաբանկի ԱԲ ռազմավարությամբ սահմանված առաջնահերթ նպատակների իրագործմանը։
1 ․ ԱԲ վրա հիմնված լուծումների նախագծում և մշակում
Նախագծել, մշակել և տեղակայել արհեստական բանականության վրա հիմնված ավտոմատացումներ , գործակալների աշխատանքային հոսքեր և RAG հոսքագծեր , որոնք կսպասարկեն բանկի տարբեր բիզնես - ուղղությունները։
Նախագծել և զարգացնել ձեռնարկության միասնական գիտելիքների բազան, ներառյալ փաստաթղթերի ստացումը և մշակումը, կառուցվածքավորված դուրսբերումը (structured extraction), միևնույն անձին վերաբերող տվյալների որոնումն ու կապակցումը (entity resolution), օնտոլոգիայի/սխեմայի նախագծումը, հարաբերությունների դուրսբերումը (relationship extraction), տվյալների ծագման ողջ պատմությունը (evidence provenance), վեկտորային ինդեքսավորումը և հիբրիդային GraphRAG որոնումը։
Մշակել և պահպանել ԱԲ վերաօգտագործելի բաղադրիչներ, գործակալների ձևանմուշներ և հղումային ճարտարապետություններ, որոնց վրա կարելի է կառուցել ցանկացած թրայբ կամ սքվոդ՝ առաջնորդվելով «կառուցել մեկ անգամ, կիրառել բազմաթիվ անգամներ» սկզբունքով։
Նախագծել և ներդնել գործակալական ԱԲ շրջանակներ՝ ապահովելով ինքնավար բազմաստիճան աշխատանքային հոսքեր, որոնք համակարգում են համակարգերի, գործիքների և գործընթացների աշխատանքը։
- Ինտեգրում և ձեռնարկության համակարգեր
Կառուցել և վարել ձեռնարկության համակարգերի հետ ինտեգրումները (Jira, Confluence, TestRail, Azure DevOps)՝ ապահովելով արհեստական բանականությամբ աշխատող բիզնես-գործընթացներ և SDLC ավտոմատացում։
Մշակել ներքին API-ներ և միկրոծառայություններ՝ արհեստական բանականության բաղադրիչները կապակցելով բանկային ենթակառուցվածքների հետ։
Ինտեգրել արհեստական բանականության հնարավորությունները n8n ( կամ նմանատիպ ) աշխատանքային հոսքի ավտոմատացման հարթակի հետ՝ նախագծելով և պահպանելով արտադրական մակարդակում արհեստական բանականությամբ աշխատող գործընթացների ավտոմատացման հոսքագծեր։
Զարգացնել SDLC-ի արհեստական բանականության գործակալական համակարգը՝ ունենալով արհեստական բանականության օգնությամբ ծրագրային ապահովման մշակման ամբողջական ցիկլը , որը ներառում է պահանջների վերլուծության , թեստերի մշակման , կոդի վերանայման և փաստաթղթավորման փուլերը։
- Հետազոտություններ, հայեցակարգերի ստուգում և փորձարկումներ
Ղեկավարել ԱԲ նոր տեխնոլոգիաների համար նախատիպերի մշակումը՝ ստեղծելով մուլտիմոդալ մոդելներ, ձայնի և խոսքի մշակման, տեսողական մոդելներ և գործակալական ԱԲ շրջանակներ։
Գնահատել մոդելների արդյունավետությունը, ճշգրտությունը, ծախսարդյունավետությունը և անվտանգությունը ինչպես վերահսկվող միջավայրում տեղում, այնպես էլ ամպային միջավայրում։
Ուսումնասիրել և գնահատել բաց կոդով աշխատող նոր մոդելներն ու գործիքները՝ առաջարկելով ներդնել դրանք կառուցվածքավորված գնահատումից ստացված ապացույցների հիման վրա։
Զարգացնել հայալեզու մոդելի կարողությունները՝ գնահատելով բազմալեզու մոդելները, ճշգրտման մոտեցումները և OCR լուծումները հայալեզու փաստաթղթերի մշակման համար։
4 ․ Անվտանգություն , կառավարում և փաստաթղթավորում
Ապահովել արհեստական բանականության բոլոր լուծումների համապատասխանությունը բանկի տվյալների դասակարգման շրջանակին՝ որոշելով համապատասխան տեղակայման մակարդակը ( տեղում , ամպային SaaS կամ ամպային PaaS միջավայրերում ) ՝ հիմնվելով տվյալների զգայունության վրա։
Համագործակցել տեղեկատվական անվտանգության, կիբերանվտանգության և գործառնական ռիսկերի կառավարման բաժինների հետ՝ տվյալների անվտանգ մշակումը, աուդիտի գրանցամատյանների առկայությունը, արագ կառավարումը և մոդելների թափանցիկությունն ապահովելու համար։
Փաստաթղթավորել արհեստական բանականության ճարտարապետությունները , հոսքագծերը , փորձարկումները և նախագծային որոշումները՝ ընդլայնելով GenAI- ի ներդրման ծառայության վերաօգտագործելի ձևանմուշների գրադարանը և գիտելիքների բազան։
Վարել տեղակայված արհեստական բանականության հնարավորությունների գրանցամատյանը՝ ապահովելով յուրաքանչյուր արտադրական համակարգի համար փաստաթղթավորված սեփականության իրավունքի , արդյունավետության բազային ցուցանիշների և կառավարման վերաբերյալ գրանցումների առկայությունը։
Աշխատանքային փորձ. 5+ տարվա աշխատանքային փորձ ծրագրավորման կամ կիրառական ԱԲ/ՄՈՒ ոլորտներում, որից առնվազն 2 տարին՝ արտադրական միջավայրերում GenAI համակարգերի մշակման ոլորտում
RAG և գիտելիքների համակարգեր ․ Ապացուցված փորձ RAG հոսքագծերի և վեկտորային տվյալների բազաների նախագծման և սպասարկման ոլորտներում։
Գիտելիքների գրաֆ ․ Գրաֆային տվյալների մոդելավորման, անձի/հարաբերությունների դուրսբերման (entity/relationship extraction), միևնույն անձին վերաբերող տվյալների որոնման ու կապակցման, գրաֆերի անցման (graph traversal) և հարցման լեզուների (Cypher) հետ աշխատելու փորձ։ GraphRAG-ի համար գրաֆի և վեկտորի որոնման համատեղման փորձը խիստ ցանկալի է։
Գործակալական համակարգեր ․ LLM հավելվածների և բազմափուլ արհեստական բանականության աշխատանքային հոսքերի միջոցով գործիքներ նախագծելու , այդ թվում օրկեստրավորման , վիճակի կառավարման , կառուցվածքավորված ելքային տվյալների , ձախողումների կառավարման , մարդկային կառավարման մեխանիզմների (human-in-the-loop controls) և գնահատման փորձ LangGraph, LangChain, LlamaIndex կամ նմանատիպ համակարգերի հետ աշխատելու փորձը ցանկալի է։
Python & ծրագրային ապահովման մշակում ․ Python-ով ծրագրավորման զարգացած հմտություններ (թեստավորում, փաթեթավորում, ասինխրոն ծրագրավորում, API մշակում և արտադրական որակի ծրագրային ապահովման մշակում
API և ինտեգրում ․ API մշակման և միկրոսպասարկման ճարտարապետության մշակման հարուստ փորձ, ձեռնարկությունների հարթակների (Jira, Confluence կամ նմանատիպ) հետ արհեստական բանականության համակարգերի ինտեգրման փորձ
Ենթակառուցվածք ․ Կոնտեյներացում (Docker), Linux համակարգեր և GPU-ի վրա հիմնված լոկալ տեղակայումներ, տեղում արհեստական բանականության միջավայրի հետ աշխատելու փորձը ցանկալի է։
Ավտոմատացում ․ Աշխատանքային հոսքի ավտոմատացման հարթակների (n8n կամ նմանատիպ) հետ աշխատելու փորձ արհեստական բանականության հիման վրա արտադրական գործընթացների ավտոմատացման նպատակով
Անվտանգություն ․ Ըստ զգայունության տվյալների դասակարգման, արհեստական բանականության անվտանգ տեղակայման մեթոդների և կարգավորվող միջավայրերում համապատասխանության պահանջների իմացություն
Պահանջվող որակավորումներ
Արհեստական բանականության տեղակայման և շահագործման փորձ անվտանգ , կարգավորվող արդյունաբերական միջավայրերում ( բանկային համակարգ , ֆինանսական ծառայություններ կամ առողջապահություն )
Տվյալների ճարտարագիտության ոլորտում գիտելիքներ և փորձ՝ ETL հոսքագծեր, կառուցվածքավորված և ոչ կառուցվածքավորված տվյալների մշակում, SQL և Pandas տվյալների շտեմարանների իմացություն
Agile / Agile@Scale մոդելներով աշխատելու փորձ
Մասնակցություն ելքային բաց կոդով ԱԲ նախագծերին կամ ներքին նորարարական նախաձեռնություններին