Sr. Staff Software Engineer, Agentic Applications

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Технический лидер команды Agentic Applications в Databricks: проектирование и разработка first-party агентных приложений на платформе Databricks для процессов Quote-to-Cash (квоты, заказы, биллинг, признание выручки). Роль hands-on: код, архитектура, стандарты и надёжность агентов в revenue-critical сценариях.

Задачи

• Владеть архитектурой агентных приложений для Quote-to-Cash: CPQ, управление сделками, заказы, подписки, биллинг и признание выручки
• Проектировать и запускать LLM-агентов для подсказок по сделкам, генерации и суммаризации квот, многовариантных предложений, инсайтов по согласованиям и рекомендаций по ценам и скидкам
• Отвечать за систему оценки качества агентов: критерии по workflow, offline eval-наборы, LLM-as-judge и human-labeled бенчмарки, регрессионное тестирование в CI/CD, онлайн-трейсинг и обратные связи
• Проектировать human-in-the-loop контроли: разделение предложенного агентом и зафиксированного, diff-ревью, маршрутизация согласований, аудит-логи и policy guardrails
• Архитектурировать tool-calling и MCP-подобные интерфейсы для управляемого доступа агентов к данным о ценах, каталоге, заказах, контрактах, подписках и биллинге
• Обеспечивать финансовую целостность: валидация заказов, биллинг, инвойсинг и признание выручки без ошибок
• Вести миграцию с текущей платформы квот на целевую агентную архитектуру без остановки бизнеса
• Проводить архитектурные ревью, задавать паттерны для агентов (оркестрация, память, retrieval, tool use, мультиагентная координация) и менторить инженеров
• Работать с Finance, Deal Desk, Sales Ops, Legal и Platform engineering, превращая коммерческие процессы в технические роадмапы

Требования

• 12+ лет опыта в разработке ПО с техническим лидерством и владением крупными production-системами
• 3+ года hands-on опыта создания и эксплуатации LLM- или агентных приложений в production: агенты, RAG, tool use, мультиагентная оркестрация (LangGraph, OpenAI Agents SDK, DSPy или аналоги), фреймворки оценки генеративных результатов
• Сильные навыки backend и распределённых систем: дизайн API и сервисов, моделирование данных, идемпотентность, консистентность, транзакционная целостность, observability
• Опыт проектирования human-in-the-loop систем: approval workflows, интерфейсы ревью, audit trails, guardrails для вероятностных систем в регулируемых доменах
• Опыт ведения технической архитектуры сложных бизнес-доменов, желательно Quote-to-Cash, Order-to-Revenue, биллинг или ценообразование
• Full-stack: современные веб-фреймворки (React/TypeScript), backend-сервисы (Python, Java, Scala или Go) и data-платформы
• Умение работать напрямую с не-инженерными стейкхолдерами и превращать неоднозначные бизнес-процессы в архитектуру
• Опыт менторинга инженеров и повышения технического уровня команды без формальных полномочий

Условия

• Диапазон оплаты Zone 1: $233,900—$321,650 USD
• Годовой performance-бонус и equity
• Комплексный пакет бенefits
• Офис в Mountain View, CA
• Роль hands-on технического лидера без people-management

Навыки

• LLM
• RAG
• LangGraph
• OpenAI Agents SDK
• DSPy
• MCP
• Databricks Apps
• Lakebase
• Unity Catalog
• Mosaic AI
• MLflow
• React
• TypeScript
• Python
• Java
• Scala
• Go
• CI/CD
• Salesforce CPQ
• NetSuite
• Zuora