Staff AI Engineer

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

Staff AI Engineer в компанию-партнёра (Германия). Роль hands-on лидера: проектирование и вывод в прод AI-ассистентов, генеративных фич и агентов, техническое лидерство и развитие общей AI-платформы.

Задачи

• Вести технический дизайн, разработку и поставку крупных AI-инициатив: AI-ассистентов, контекстных систем данных, генеративных AI-фич
• Напрямую работать с production AI-системами, находить технические возможности и улучшать существующую архитектуру и процессы
• Повышать качество, надёжность и производительность AI за счёт устранения известных точек отказа и расширения покрытия оценок
• Вести крупные AI-проекты от архитектуры и планирования до кросс-функциональной работы, деплоя и оптимизации
• Определять архитектурные решения для инженерных команд, отвечая за AI-архитектуру и общую инфраструктуру платформы
• Строить масштабируемые фреймворки качества AI: автоматические оценки, регрессионное тестирование, guardrails, трейсинг агентов, обратную связь людей и мониторинг в проде
• Проектировать и реализовывать надёжных AI-агентов и интеграции инструментов, балансируя детерминированный код и возможности LLM с учётом безопасности, задержек, надёжности и стоимости
• Развивать инженерные практики: стандарты оценки AI, agentic-разработку, код-ревью и техническую документацию
• Тесно сотрудничать с Product, Design, QA, Operations и инженерными стейкхолдерами, переводя бизнес-потребности в технические решения
• Развивать инженерное мастерство через менторство, обмен знаниями и архитектурные стандарты

Требования

• Большой опыт в software engineering на уровне Staff Engineer или эквивалентном, умение вести сложные неоднозначные инициативы как hands-on IC
• Подтверждённый опыт проектирования, разработки и деплоя production-grade LLM-приложений, AI-агентов или генеративных AI-фич для реальных клиентов
• Сильные навыки технического лидерства: влияние на архитектурные решения между командами, установка инженерных стандартов
• Опыт построения и поддержки фреймворков оценки AI, сочетающих автотесты, трейсы агентов, обратную связь людей и мониторинг в проде
• Понимание архитектуры AI-агентов, дизайна инструментов и оркестрации, умение выбирать между детерминированной логикой и LLM
• Опыт проектирования безопасных границ инструментов, human-in-the-loop процессов и систем с балансом производительности, задержек, безопасности и затрат
• Здравый смысл в решениях build-vs-buy, выборе моделей и интеграции AI-провайдеров
• Сильная экспертиза в backend и platform engineering: Python и Django, PostgreSQL, Redis, асинхронные воркеры, REST или GraphQL API
• Умение проектировать масштабируемую общую AI-инфраструктуру с чёткими интерфейсами, кэшированием и изоляцией тенантов
• Отличные навыки решения проблем, коммуникации и коллаборации
• Прагматичный, измеримый подход к AI-разработке с приоритетом доказательств, оценки и надёжности

Условия

• Конкурентный компенсационный пакет
• Возможность строить и выпускать production AI-решения, используемые реальными клиентами ежедневно
• Широкий технический охват нескольких AI-продуктов и общей инфраструктуры
• Значительное архитектурное влияние и участие в ключевых технических решениях
• Доступ к ценному проприетарному датасету примерно из 1200 эстетических медицинских практик
• Высокая автономия и ответственность на Staff-уровне, прямое влияние на AI-roadmap и инженерную стратегию
• Коллаборативная инклюзивная культура с ценностями скорости, заботы, обучения и простоты
• Поддержка разнообразных бэкграундов и доступные accommodations в процессе найма

Навыки

• LLM
• AI agents
• Generative AI
• Python
• Django
• PostgreSQL
• Redis
• asynchronous workers
• REST API
• GraphQL
• AI evaluation frameworks
• guardrails
• agent tracing
• production monitoring
• caching
• tenant isolation