Staff Software Engineer

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

Forward Deployed Engineer в команду PSG-CP (Content Platform) компании Pearson. Нужно встраиваться в бизнес-подразделения, быстро проводить discovery и поставлять работающие production-приложения на базе LLM и агентов.

Задачи

• Работать напрямую со внутренними стейкхолдерами бизнес-подразделений, понимать их боли, процессы и текущую архитектуру
• Проектировать и строить системы end-to-end для реальных пользователей
• Проводить discovery: наблюдать за работой пользователей, задавать вопросы и превращать услышанное в реализуемые требования
• Создавать первую рабочую версию продукта прямо в ходе обсуждения, чтобы пользователи могли реагировать на работающее ПО
• Работать с неструктурированными входными данными: таблицами, PDF, скриншотами, записями звонков, черновиками документов
• Поставлять production-приложения на базе frontier LLM, агентов, MCP-серверов, evaluation harness и retrieval-систем
• Быстро итерировать по множеству версий в рамках коротких engagement-ов
• Отвечать за весь стек: frontend, backend, данные, интеграции, деплой и observability
• Выявлять повторяющиеся паттерны и передавать их в платформенные и инженерные команды
• Поддерживать отношения с бизнес-подразделением на протяжении всего жизненного цикла engagement и доводить решения до production

Требования

• 8+ лет опыта full-stack разработки, включая значительный опыт поставки production-систем end-to-end
• Опыт технического основателя, FDE или software engineer с консалтинговым бэкграундом
• Сильные CS-фундаменты: структуры данных, алгоритмы, проектирование систем
• Глубокий frontend-опыт: современный React, TypeScript, компонентная архитектура, state management
• Глубокий backend-опыт (в порядке приоритета: Node.js, Java, Python): проектирование API, моделирование данных, auth, обработка ошибок
• Production-опыт с LLM: продвинутый prompt engineering, разработка агентов, evaluation-фреймворки, retrieval, деплой в масштабе
• Опыт поставки хотя бы одного реального LLM-приложения, которым пользовался кто-то кроме автора
• Свободное владение AI-инструментами разработки и agentic coding
• Работа с базами данных на реальном уровне, владение Python-инструментами для работы с данными
• Опыт работы с облаками AWS, GCP или Azure, CI/CD, контейнерами, observability
• Опыт интеграций: SSO, OAuth, сторонние API, внутренние платформы, legacy-базы данных
• Высокая агентность: умение работать в неопределённости без внешнего руководства
• Высокая кооперативность и низкое эго
• Коммуникативные навыки для работы и с руководителями, и с инженерами, и с конечными пользователями
• Осведомлённость о развитии возможностей LLM, паттернов агентов и AI-продуктовых стеков
• Bachelor's degree in Computer Science или эквивалентный опыт

Навыки

• React
• TypeScript
• Node.js
• Java
• Python
• LLM
• agents
• MCP
• retrieval
• prompt engineering
• evaluation frameworks
• AWS
• GCP
• Azure
• CI/CD
• containers
• observability
• SSO
• OAuth
• databases