Principal Embedded Engineer, AI Solutions

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

Forward-deployed инженер в новой команде Embedded Engineering в Autodesk: работает напрямую с заказчиками, моделирует их данные и строит production-системы на базе AI-агентов для workflows Design & Make. Требуется глубокая экспертиза в Python, агентных системах, retrieval и knowledge graphs, а также готовность к командировкам до 75%.

Задачи

• Работать напрямую с заказчиками: выявлять ценные workflows, узкие места и возможности интеграции
• Анализировать end-to-end процессы в системах Autodesk и сторонних системах, находить точки применения AI и агентов
• Вести техническую реализацию от прототипа до архитектуры, интеграции, тестирования и production-деплоя
• Оценивать готовность данных заказчика и строить доверенные AI-ready модели данных и контекста
• Проектировать онтологии, семантические слои и knowledge graphs, включая entity resolution и модели прав доступа
• Строить production-агентов, приложения и интеграции с ERP, PLM, BIM и корпоративными платформами данных
• Создавать retrieval-слой: гибридный поиск, graph-grounded retrieval, MCP-серверы и инструменты
• Строить eval-харнессы, golden datasets, guardrails, трейсинг и observability для агентов
• Формировать операционную модель: runbooks, ownership, эскалации, стоимость и передача командам заказчика
• Транслировать опыт заказчиков в требования к продукту и переиспользуемые reference-архитектуры, коннекторы и паттерны
• Строить внутренние агентные автоматизации для самой команды Embedded Engineering
• Выступать техническим советником для инженеров, архитекторов и бизнес-лидеров заказчика и команд Autodesk

Требования

• 6+ лет разработки и эксплуатации production-ПО, из них 2+ года в customer-facing или embedded-роли
• Степень в CS/Engineering или эквивалентный практический опыт
• Экспертный Python плюс один из TypeScript, Java или C#
• Опыт full-stack: backend, data pipelines, интеграции, лёгкий React-фронтенд
• Azure или AWS: контейнеры, serverless, managed data stores, identity и networking, IaC (Terraform, Bicep или CloudFormation)
• Сильные знания API, распределённых систем, CI/CD и observability
• Production-опыт single- и multi-agent систем: tool schemas, memory, human-in-the-loop, LangGraph, LangChain, Bedrock AgentCore, MCP
• Построение golden datasets и eval-харнессов, измерение groundedness, task success и качества retrieval (RAGAS, LangSmith, Langfuse)
• Retrieval end-to-end: chunking, embeddings, гибридный поиск, reranking, векторные хранилища
• Работа с грязными корпоративными данными: lineage, permissions, entity resolution, schema mapping
• Моделирование доменной семантики: онтологии, семантические слои, knowledge graphs, GraphRAG
• Опыт хотя бы с одной графовой технологией (Azure Cosmos DB Gremlin, Amazon Neptune, Neo4j) и её языком запросов (Gremlin, Cypher, SPARQL)
• Самостоятельность в условиях неопределённости: ведение greenfield-задач от постановки до измеримого результата
• Готовность к командировкам до 75%, в том числе за пределы страны проживания

Условия

• Работа с одним заказчиком за раз в рамках сфокусированных engagements
• Командировки до 75% в активные периоды, в среднем по году ниже
• Сохранение статуса сотрудника Autodesk со всеми политиками, бенефитами и отпусками на всех проектах
• Конкурентный компенсационный пакет: базовая зарплата, годовые бонусы, stock grants, бенефиты
• Возможна очная адаптация и очная верификация личности

Навыки

• Python
• TypeScript
• Java
• C#
• React
• Azure
• AWS
• Terraform
• Bicep
• CloudFormation
• LangGraph
• LangChain
• Bedrock AgentCore
• MCP
• RAGAS
• LangSmith
• Langfuse
• GraphRAG
• Neo4j
• Amazon Neptune
• Azure Cosmos DB Gremlin
• Gremlin
• Cypher
• SPARQL
• CI/CD
• Docker
• Serverless