Staff SW Engineer

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

Staff-инженер в команду Agentic AI Platform компании Visa. Проектирование и разработка масштабируемых backend-систем на Java и Python с интеграцией LLM-агентов в корпоративную инфраструктуру.

Задачи

• Проектировать и развивать Agentic AI Platform: мультиагентная оркестрация, RAG, интеграция с микросервисами Visa
• Проектировать масштабируемые и безопасные backend-системы на Java (Spring Boot) и Python (FastAPI/Flask)
• Разрабатывать RESTful и gRPC API для связи backend-сервисов, AI-агентов и React-фронтенда
• Интегрировать LLM (GPT, Claude, Mistral, Gemini) в backend-системы
• Строить и оптимизировать RAG-пайплайны с использованием векторных БД (Pinecone, Weaviate, FAISS)
• Разрабатывать оркестрацию и агентные workflow на LangChain, LangGraph, Autogen
• Руководить проектированием и внедрением распределённых отказоустойчивых систем с горизонтальным масштабированием
• Внедрять автоскейлинг, мониторинг и observability на Kubernetes, Docker, Prometheus/Grafana
• Развивать практики снижения latency, оптимизации затрат и надёжности сервисов
• Работать с senior-инженерами, ML-инженерами и продакт-лидами над roadmap платформы
• Менторить разработчиков, задавать стандарты кодирования и проводить design review
• Исследовать новые фреймворки, архитектуры и модели деплоя для Agentic AI в продакшене
• Продвигать автоматизацию и open-source внутри инженерной организации

Требования

• 5+ лет релевантного опыта с бакалаврской степенью, или 2+ года с продвинутой степенью, или 0 лет с PhD, либо 8+ лет релевантного опыта
• 6+ лет опыта backend-разработки на Java и Spring Boot
• 2+ года backend-опыта на Python (FastAPI, Flask или аналоги)
• Продакшн-опыт построения и деплоя AI Agentic решений: оркестрация LLM-агентов, интеграция с корпоративными микросервисами, траблшутинг живых окружений
• Практический опыт реализации LLM, GenAI и RAG-систем на LangChain, LangGraph или Autogen
• Понимание паттернов AI-оркестрации и интеграции LLM в распределённых средах
• Опыт построения и масштабирования распределённых микросервисных архитектур
• Владение проектированием REST/gRPC API, event-driven архитектурами и очередями (Kafka, RabbitMQ)
• Опыт работы с векторными БД (Pinecone, Weaviate, FAISS) и RAG-пайплайнами
• Практический опыт с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
• Знакомство с SQL и NoSQL БД (MySQL, DynamoDB, MongoDB)
• Опыт контейнеризации и CI/CD (Docker, Kubernetes, ArgoCD, Jenkins, GitHub Actions)
• Сильные навыки отладки, оптимизации производительности и системного дизайна на масштабе
• Опыт разработки и/или внедрения веб- или мобильных приложений
• Опыт лидерской роли (с прямыми подчинёнными или без)
• Опыт создания и поддержки тест-планов и проведения тестирования
• Опыт отладки и траблшутинга программных проблем
• Опыт кросс-функционального взаимодействия для поставки технических решений
• Опыт code review и применения стандартов кодирования
• Опыт создания или улучшения инструментов для разработчиков

Условия

• Гибридный формат: минимум 3 дня в офисе
• Зарплата $131,600–$210,300 в год
• Возможны бонусы и equity
• Пакет льгот: Medical, Dental, Vision, 401(k), FSA/HSA, Life Insurance, оплачиваемый отпуск, Wellness Program
• Командировки 5–10% времени
• Работа в офисе, стандартное оборудование рабочего места

Навыки

• Java
• Spring Boot
• Python
• FastAPI
• Flask
• TypeScript
• LangChain
• LangGraph
• Autogen
• LlamaIndex
• GPT
• Claude
• Mistral
• Gemini
• RAG
• Pinecone
• Weaviate
• FAISS
• PostgreSQL
• Redis
• MySQL
• DynamoDB
• MongoDB
• Docker
• Kubernetes
• ArgoCD
• AWS
• GCP
• Azure
• Kafka
• RabbitMQ
• REST
• gRPC
• GraphQL
• React
• Prometheus
• Grafana
• Jenkins
• GitHub Actions
• CI/CD