Principal Software Engineer

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

Principal-инженер в precision neurology компанию Bexorg. Ведёт архитектуру кастомной LIMS (Cortex и NeuroscaleOps) для дизайна экспериментов на человеческом мозге и реархитектуру AI-платформы Neurolens в мультитенантную AWS-платформу для фарма-партнёров.

Задачи

• Владеть сквозной архитектурой LIMS и её приложений Cortex и NeuroscaleOps: веб-фронтенды, API, backend-модели данных и пайплайны до datalake
• Работать с учёными, перфузионистами и инженерами-робототехниками, чтобы понимать дизайн экспериментов BrainEx и кампаний NeuroScale, и кодировать это в онтологии и схемы
• Проектировать и выпускать UX дизайна экспериментов: шаблоны протоколов, планы дозирования и сэмплирования, раскладки плат и срезов, валидация на вводе, диффы версий дизайна
• Строить и эксплуатировать LLM-пайплайн онтологий с версионированием, human approval gates и регрессионными тестами на семантический дрейф
• Вести реархитектуру Neurolens в мультитенантную AWS-платформу и владеть licensing-aware моделью прав доступа
• Расширять платформу, чтобы партнёры могли вносить свои данные и инструменты на равных условиях с теми же гарантиями валидации, provenance и изоляции
• Сделать provenance свойством продукта: управляемый реестр skills и tools, неизменяемые записи запусков, детерминированное переисполнение, экспорты для регуляторов
• Масштабировать слой исполнения с per-tenant и per-run атрибуцией затрат, работать с Head of AI над оценкой корректности и воспроизводимости
• Владеть продакшеном: infrastructure as code, CI/CD, observability и операционные практики
• Развивать модели данных datalake вместе с LIMS, чтобы телеметрия, imaging и omics-данные соединялись по дизайну эксперимента
• Держать линию безопасности и комплаенса: least privilege, шифрование, аудит-логи
• Быть старшим техническим авторитетом по архитектуре приложений и облака, задавать стандарты дизайна, код-ревью, тестирования и документации
• Менторить инженеров и учёных, представлять платформу техническим и security-командам партнёров

Требования

• Обширный практический опыт (обычно 10+ лет) проектирования, разработки и эксплуатации продакшен-софта, включая несколько лет как техлид или архитектор
• Подтверждённый опыт владения продуктом end-to-end: discovery с пользователями, моделирование данных, UX, реализация, деплой, эксплуатация и итерации
• Full-stack веб-разработка: современный фронтенд (например, React и TypeScript), дизайн API, backend-сервисы на Python или сравнимом языке
• Моделирование данных для сложных научных или операционных доменов: реляционный дизайн (PostgreSQL), эволюция схем и миграции, версионируемые или битемпоральные записи
• Формальные схемы и онтологии: JSON Schema, Pydantic, LinkML, OWL/SHACL или эквивалент, валидация данных на границе
• LLM-системы в продакшене: tool use и агенты, структурированные выходы, ограниченное пространство действий, evaluation harnesses
• Глубокое знание AWS: multi-account Organizations, IAM, VPC, KMS, S3 datalakes, контейнерные и serverless вычисления, IaC (CDK, Terraform или CloudFormation)
• Авторизация и entitlements: fine-grained policy-based access control на уровне строк, колонок и объектов (AWS Lake Formation, Cedar, OPA)
• Provenance, аудируемость и целостность данных: неизменяемые логи, детерминированное переисполнение, контроли в духе 21 CFR Part 11, GxP, HIPAA или SOC 2
• Реальный интерес к drug discovery и готовность глубоко изучать дизайн экспериментов у учёных
• Продуктовое чутьё: замечать неудобные инструменты и исправлять их
• Свободное владение LLM-assisted инженерией как ежедневной практикой
• Отличная письменная и устная коммуникация, опыт менторинга инженеров и задания технических стандартов
• Готовность работать on-site в районе New Haven, CT, или переехать туда

Условия

• On-site работа в New Haven, CT с ежедневным доступом к лаборатории, установкам и роботам
• Конкурентная зарплата $200,000–$260,000 в год плюс бонус
• Значимый equity-пакет
• Benefits-пакет
• Прямое подчинение CTO
• Работа в хорошо финансируемой TechBio компании с партнёрствами с крупной биофармой, академическими институтами и Michael J. Fox Foundation
• Для исключительного кандидата возможен разговор о локации

Навыки

• React
• TypeScript
• Python
• PostgreSQL
• JSON Schema
• Pydantic
• LinkML
• OWL
• SHACL
• LLM
• AI agents
• AWS
• AWS Organizations
• IAM
• VPC
• KMS
• S3
• AWS Lake Formation
• Cedar
• OPA
• CDK
• Terraform
• CloudFormation
• Nextflow
• Snakemake
• scanpy
• Seurat
• SAML
• OIDC
• Amazon Bedrock
• AWS IoT Greengrass