Software Engineer, Agent Platform

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

Инженер в команду Agent Platform компании Netic, строящей AI-систему для сервисных отраслей. Роль предполагает создание агентной платформы, которая ведёт живые диалоги с клиентами и выполняет реальные действия, а также запуск нью-йоркского офиса.

Задачи

• Помочь основать офис в Нью-Йорке и задать темп инженерной культуры
• Строить agent harness — системы, ведущие живые диалоги с клиентами и выполняющие реальные действия при жёстких ограничениях по латентности и надёжности
• Создавать инструменты оценки, наблюдаемости и тулинга, чтобы понимать поведение агентов в продакшене и быстро их улучшать
• Работать в тесной связке с клиентами: разбираться в их процессах, собирать обратную связь и превращать боли в востребованные фичи
• Отвечать за доставку end-to-end: от спецификации до продакшена для систем, работающих круглосуточно

Требования

• Опыт 4+ года в разработке пользовательского ПО в масштабе, проведение фич через несколько релизных циклов
• Founder-level ownership: готовность браться за неоднозначные задачи, быстро писать чистый код и работать автономно
• Full-stack: уверенное владение React, TypeScript, Python; опыт с базами данных и облачной инфраструктурой
• Понимание клиентов: умение переводить цели стейкхолдеров в чёткие технические спецификации и удобные продукты
• Отличные коммуникативные навыки: способность объяснять архитектурные компромиссы инженерам и бизнес-результаты руководству
• Плюсом: практический опыт с LLM API, embeddings или RAG-паттернами

Условия

• Финансирование $43M от Founders Fund, Greylock, Hanabi и Dylan Field (лид Series B)
• Работа в команде выходцев из Scale, Databricks, HRT, Meta, MIT, Stanford и Harvard
• Возможность строить frontier AI-систему и инженерную организацию вокруг неё
• Запуск и развитие офиса в Нью-Йорке
• Equal opportunity employer

Навыки

• React
• TypeScript
• Python
• databases
• cloud infrastructure
• LLM APIs
• embeddings
• RAG