Staff Software Engineer, Agentic, Optimization, Recursive Self-Improvement

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

Staff Software Engineer в команду Google Search, направление Recursive Self-Improvement (RSI) и Automated Prompt Optimization. Задача — строить автономные замкнутые агентные системы, которые оптимизируют, сжимают и модуляризуют инструкции и траектории агентов, повышая качество следования инструкциям и эффективность инференса в масштабе.

Задачи

• Проектировать совместно с ведущими инженерами замкнутые RSI-пайплайны, которые автономно диагностируют режимы отказа, уточняют инструкции и траектории, синтезируют целевые данные для обучения и оценки и проверяют прирост без ручного вмешательства
• Исследовать и строить автоматизированные мультиагентные системы, которые аудируют, сжимают и устраняют конфликты в сложном контексте модели, максимизируя эффективность токенов и скорость инференса при сохранении поведенческих и safety-ограничений
• Связывать context engineering на этапе инференса с посттренировкой модели (SFT/RL), дистиллируя сложные правила в веса модели
• Развивать методы автоматической оптимизации для production-систем мультимодального и reasoning-направления
• Участвовать в определении многоквартального roadmap совместно с Engineering и Research командами, выстраивая строгие автоматические evaluation-гейты

Требования

• Bachelor’s degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта в разработке ПО
• 5 лет опыта в ML-дизайне и с LLM/мультимодальными агентными архитектурами
• Опыт использования agentic AI-фреймворков или developer kits для построения и деплоя автономных AI-систем
• Опыт автоматизированной оценки LLM (LLM-as-a-Judge, multi-turn user simulation или Pareto optimization)
• Опыт интеграции генеративных AI-инструментов или LLM-интерфейсов в рабочие процессы и проектирования метрик для AI-инструментов
• Желательно: 8 лет опыта с структурами данных и алгоритмами
• Желательно: 3 года опыта в технической лидерской роли — ведение проектных команд и определение технического направления
• Желательно: 3 года опыта в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами
• Желательно: опыт построения фреймворков Recursive Self-Improvement, автоматического улучшения промптов или агентов (DSPy, OPRO, TextGrad, Reflexion, STaR)
• Желательно: опыт повышения результатов на бенчмарках instruction-following, мультимодального reasoning и агентов
• Желательно: опыт с prompt compression, structured output enforcement или context-to-weight distillation

Условия

• Оплата в США: $207000 - $300000 (USD) + целевой бонус 20% + equity + benefits
• Индивидуальная оплата определяется навыками, опытом и образованием/подготовкой
• В большинстве случаев собеседования проходят офлайн
• Возможность влиять на продукты для миллиардов пользователей по всему миру

Навыки

• LLM
• multimodal
• agentic AI
• LLM-as-a-Judge
• multi-turn user simulation
• Pareto optimization
• DSPy
• OPRO
• TextGrad
• Reflexion
• STaR
• SFT
• RL
• prompt compression
• structured output enforcement
• context-to-weight distillation
• data structures
• algorithms