Senior Software Engineer - AI, CoCounsel FDE

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

Инженер AI в команде Forward Deployed Engineering Thomson Reuters CoCounsel. Проектирование и внедрение кастомных AI-решений (RAG, агенты, MCP/A2A) для юридических фирм и корпоративных юридических департаментов — от дискавери с клиентом до продакшена.

Задачи

• Проектировать и реализовывать AI-решения под юридические workflow: проверка контрактов, поддержка судебных разбирательств, автоматизация discovery, регуляторный анализ
• Строить RAG-пайплайны, кастомных AI-агентов и многосоставные системы с безопасной интеграцией в клиентские окружения
• Настраивать многошаговые агентные workflow на базе CoCounsel, Westlaw, Practical Law, сторонних AI API и корпоративных интеграций
• Реализовывать A2A-воркфлоу и интеграции через Model Context Protocol (MCP)
• Внедрять MLOps и LLMOps-практики для масштабируемого деплоя AI-решений в продакшене
• Настраивать мониторинг, логирование и трейсинг LLM: производительность, латентность, расход токенов, здоровье системы
• Использовать платформы оценки AI (LangSmith, Braintrust, Weights & Biases) для оценки качества и отслеживания регрессий
• Разрабатывать бенчмарки, тест-сьюты и red-teaming-протоколы на основе реальных юридических workflow
• Участвовать в техническом дискавери с клиентами: скоупинг use case, обсуждение дизайна, раннее прототипирование
• Проводить технические демо и прототипирование для поддержки дизайна решений
• Работать с юридическими SME, переводить доменные знания в дизайн AI-пайплайнов и критерии оценки
• Делиться знаниями, вести внутреннюю документацию и переиспользуемые шаблоны решений
• Исследовать и прототипировать передовые AI-техники: агентные фреймворки, MCP-интеграции, подходы к prompt engineering

Требования

• 5+ лет опыта software engineering с сильной базой в system design, распределённых системах и чистой архитектуре
• Минимум 2 года практического опыта построения и деплоя AI/ML-решений в продакшене, включая LLM-приложения
• Владение оркестрационными фреймворками: LangChain, LangGraph, PydanticAI или AutoGen; понимание RAG-архитектур и векторных БД
• Опыт с Model Context Protocol (MCP) и паттернами A2A-воркфлоу
• Сильное владение Python (FastAPI или аналог), опыт RESTful и async event-driven архитектур
• Опыт с облаками AWS, Azure или GCP и IaC (Terraform, CDK или аналог)
• Опыт с observability-стеком (Datadog, Grafana, Prometheus или похожие) для продакшен AI-систем
• Опыт с платформами оценки AI (LangSmith, Langfuse, Braintrust, Weights & Biases)
• Опыт безопасной разработки API: OAuth 2.0, OpenID Connect, JWT
• Сильные навыки prompt engineering
• Уверенное использование AI-инструментов разработки (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot)
• Отличные коммуникативные навыки, работа с инженерами и нетехническими стейкхолдерами
• Самостоятельность и умение работать в условиях неопределённости, участие в клиентских воркшопах

Условия

• Гибридный формат работы
• Гибкость и work-life balance, возможность работать откуда угодно до 8 недель в год
• Программы развития карьеры и обучения (Grow My Way)
• Конкурентный пакет бенefits: гибкий отпуск, два Mental Health Day, доступ к Headspace, пенсионные накопления, компенсация обучения, incentive-программы
• Два оплачиваемых дня волонтёрства в год, участие в pro-bono и ESG-инициативах
• Годовая премия по итогам enterprise и индивидуальных результатов

Навыки

• Python
• FastAPI
• LangChain
• LangGraph
• PydanticAI
• AutoGen
• RAG
• векторные базы данных
• MCP
• A2A
• AWS
• Azure
• GCP
• Terraform
• CDK
• Datadog
• Grafana
• Prometheus
• LangSmith
• Langfuse
• Braintrust
• Weights & Biases
• OAuth 2.0
• OpenID Connect
• JWT
• prompt engineering
• Claude Code
• Cursor
• GitHub Copilot
• Docker
• Kubernetes
• MLOps
• LLMOps