yandex
abinbev
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

AI Engineer | BEES Personalization

Оценка ИИ

Отличная вакансия в глобальной компании с сильным технологическим стеком и фокусом на передовые AI-технологии (агенты, RAG). Предлагается широкий соцпакет и работа над масштабным продуктом BEES.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованиями к знанию низкоуровневых языков (C++/Go) наряду с Python, а также глубокой экспертизой в оркестрации мультиагентных систем и оптимизации инференса.

Анализ зарплаты

Медиана150 000 $
Рынок110 000 $ – 190 000 $
Оценка ИИ

Зарплата не указана, но для роли AI Engineer такого уровня в международной компании уровня AB InBev рыночные ожидания составляют от $120,000 до $180,000 в год в зависимости от региона найма. Предлагаемый соцпакет (бонусы, страховка, обучение) значительно повышает общую ценность предложения.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the AI Engineer position within the BEES Personalization team at AB InBev. With a solid background in developing multi-agent systems and implementing RAG pipelines, I am excited about the opportunity to contribute to the Growth Group's digital transformation. My experience with LangChain, LangGraph, and vector databases like Pinecone aligns perfectly with your requirements for building complex reasoning and planning systems.

Throughout my career, I have focused on optimizing model serving and ensuring the scalability of ML deployments using Kubernetes and tools like KServe. I am particularly impressed by AB InBev's commitment to leveraging data across its massive global portfolio, and I am eager to apply my skills in Python, C++, and AI security to enhance the BEES platform. I look forward to the possibility of discussing how my technical expertise can help drive organic growth and innovation at AB InBev.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в abinbev уже сейчас

Присоединяйтесь к команде AB InBev и создавайте будущее AI-агентов в глобальном масштабе!

Описание вакансии

About us

AB InBev is the leading global brewer and one of the world’s top 5 consumer product companies. With over 500 beer brands, we’re number one or two in many of the world’s top beer markets, including North America, Latin America, Europe, Asia, and Africa.

About AB InBev Growth Group

Created in 2022, the Growth Group unifies our business-to-business (B2B), direct-to-consumer (DTC), Sales & Distribution, and Marketing teams. By bringing together global tech and commercial functions, the Growth Group allows us to fully leverage data and drive digital transformation and organic growth for AB InBev around the world.

In addition to supporting well-known global beer brands like Corona, Budweiser, and Michelob Ultra, the Growth Group is home to a robust suite of digital products including our B2B digital commerce platform BEES, on-demand delivery services Ze Delivery and TaDa Delivery, and table top beer keg PerfectDraft.

About the job

We are looking for a highly skilled AI Engineer to join our team and lead the design and implementation of complex AI agents capable of reasoning, planning, and collaborating with humans and other systems. This role goes beyond building simple chatbots: you will be responsible for creating multi-agent architectures, integrating advanced LLMs, and ensuring robustness, scalability, and security in production environments.

You will work closely with product managers, data engineers, and security specialists to develop agent-based systems that handle real-world complexity at scale.

What you'll do:

  • Design, develop, and deploy multi-agent AI systems for reasoning, planning, and task execution.
  • Implement RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines, using orchestration tools and frameworks 

(LangChain, LangGraph, Azure AI Foundry).

  • Optimize model serving for low-latency, high-throughput inference using frameworks like KServe, 

Triton Inference Server, or Ray Serve.

  • Build observability and evaluation frameworks to monitor agent reasoning, success rates, and failure cases.
  • Collaborate with ML and data engineers to integrate structured and unstructured data sources into agent workflows.
  • Apply security and alignment techniques (guardrails, prompt injection prevention, red-teaming) 

to ensure robust behavior.

  • Work in a CI/CD environment (Azure DevOps, GitHub Actions, ArgoCD) for rapid iteration and reliable deployment.
  • Participate in architectural decisions involving distributed systems, GPU usage, 

caching strategies, and memory management.

What you'll need:

  • Strong proficiency in Python (for prototyping) and C++/Go (for performance-critical components).
  • Proven experience with LLMs (OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral, or similar).
  • Practical experience with agent orchestration frameworks (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel).
  • Deep understanding of search and retrieval systems 

(vector databases like Pinecone, Weaviate, FAISS, Milvus).

  • Knowledge of distributed systems and experience deploying 

ML models in Kubernetes/AKS/EKS/GKE environments.

  • Familiarity with ONNX Runtime, TensorRT, or DeepSpeed for inference optimization.
  • Experience with public clouds (Azure, AWS, or GCP) and infrastructure as code 

(Terraform, CloudFormation, or Bicep).

  • Understanding of AI security (prompt injection, data leakage, adversarial testing).

Nice to have:

  • Experience with multi-agent simulations (AutoGen, CrewAI, OpenAI Swarm).
  • Background in red-teaming and offensive security for AI models.
  • Knowledge of graph databases (Neo4j, ArangoDB) for agent memory and reasoning.
  • Publications, research contributions, or involvement in open-source projects related to LLM or agent frameworks.

What We Offer:

  • Performance based bonus\*
  • Attendance Bonus\*
  • Private pension plan
  • Meal Allowance
  • Casual office and dress code
  • Days off\*
  • Health, dental, and life insurance
  • Medicines discounts
  • WellHub partnership
  • Childcare subsidies
  • Discounts on Ambev products\*
  • Clube Ben partnership
  • Scholarship\*
  • School materials assurance
  • Language and training platforms
  • Transport allowance

\*Rules applied

Equal Opportunity & Affirmative Action:

AB InBev Growth Group is proud to be an Equal Opportunity and Affirmative Action employer. We do not discriminate based upon of race, color, national origin, gender, gender identity, sexual orientation, protected veteran status, disability, age, or other applicable legally protected characteristics.

The following fields are optional, but anticipate the information for your registration\*.

Remember: your data will never be used as elimination criteria in selection processes. With them, AB InBev Growth Group is able to analyze diversity and reduce biases in selection processes. We want to contribute to changing this reality by being an inclusive company.

For more information: www.abinbev.com

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Azure
  • C++
  • Python
  • Terraform
  • Large Language Models
  • Kubernetes
  • RAG
  • Docker
  • Go
  • LangChain
  • Pinecone
  • LangGraph
  • Vector Databases
  • ONNX Runtime
  • TensorRT
  • KServe
  • Ray Serve

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с современными фреймворками для создания агентов.

Расскажите о самом сложном кейсе использования LangGraph или LangChain в вашей практике: с какими проблемами в логике рассуждений агента вы столкнулись?

Вакансия требует навыков оптимизации для высоконагруженных систем.

Какие стратегии вы используете для минимизации задержек (latency) при развертывании LLM в продакшн с использованием Triton или KServe?

Безопасность AI — один из ключевых пунктов описания.

Как вы проектируете защиту от prompt injection и утечки данных в RAG-системах, работающих с конфиденциальной бизнес-информацией?

Проверка знаний в области инфраструктуры.

Опишите ваш опыт развертывания ML-моделей в среде Kubernetes: как вы управляете ресурсами GPU и обеспечиваете масштабируемость?

Оценка навыков работы с памятью агентов.

В каких случаях вы бы предпочли использовать графовую базу данных (например, Neo4j) вместо векторной для реализации памяти AI-агента?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

abinbev