Staff AI Engineer – Business Systems

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

Staff-инженер по AI-решениям для корпоративных финансовых и бизнес-систем Cerebras. Отвечает за архитектуру и hands-on разработку агентных AI-решений с соблюдением требований SOX и комплаенса.

Задачи

• Проектировать end-to-end агентные решения и определять, когда обращаться к исходной системе напрямую, а когда использовать единую модель данных
• Совместно со стейкхолдерами выявлять ценные use cases и переводить требования в контролируемые AI-воркфлоу
• Создавать переиспользуемые архитектурные паттерны для агентов, инструментов, API, MCP-серверов, промптов, оценок и процессов human-review
• Разрабатывать AI-агентов, сервисы оркестрации, корпоративные приложения и переиспользуемые компоненты платформы
• Реализовывать воркфлоу для закрытия периода и отчётности, закупок, прогнозирования, биллинга и мониторинга комплаенса
• Настраивать безопасные, преимущественно read-only подключения AI к одобренным бизнес-системам, начиная с NetSuite
• Обеспечивать сохранение аутентификации, авторизации, прав пользователей, rate limits и аудита исходных систем
• Внедрять цитирование, ссылки на доказательства, детерминированные проверки, обработку исключений и безопасные границы действий
• Оценивать быстро созданные прототипы на ценность, архитектуру, безопасность и поддерживаемость
• Рефакторить или пересобирать одобренные прототипы в протестированные и поддерживаемые корпоративные приложения
• Настраивать среды разработки, тестирования и продакшена, релизные пайплайны, incident response и rollback
• Регулярно оценивать AI-модели, агентные фреймворки, коннекторы и корпоративные платформы
• Проводить структурированные PoC и оценивать безопасность, точность, интеграцию, масштабируемость, стоимость и надёжность вендоров
• Поддерживать стандарты платформы и рекомендовать решения о внедрении, сохранении, замене или выводе из эксплуатации
• Создавать документацию, переиспользуемые паттерны и референсные архитектуры, обучать команды дизайну агентов и практикам оценки
• Выстраивать обратную связь с пользователями и владельцами процессов для итераций
• Переводить требования Finance, Security, Privacy, SOX и SSDLC в техническую архитектуру и контроли приложений
• Внедрять least privilege, разделение обязанностей, логирование, хранение, оценку, контроль изменений и аудит-доказательства
• Обеспечивать детерминированную валидацию и сверку для финансово значимых результатов
• Поддерживать SOX walkthroughs, тестирование контролей, аудиты, оценку рисков и устранение замечаний

Требования

• 8+ лет в разработке ПО, платформах, интеграциях, solution engineering или корпоративных приложениях, включая hands-on владение продакшеном в сложных средах
• Сильные навыки Python и/или TypeScript
• Опыт работы с API, MCP или аналогичными протоколами инструментов, корпоративной аутентификацией и проектированием распределённых систем
• Практический опыт построения продакшен AI-систем с использованием агентов, tool use, retrieval, структурированных выходов, оценок и мониторинга
• Практическое знакомство с ведущими LLM-платформами и агентными фреймворками: OpenAI, Anthropic, Gemini, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными, включая prompt и context engineering
• Сильное суждение в solution-архитектуре по безопасности, надёжности, производительности, стоимости, наблюдаемости и поддерживаемости
• Рабочее знание корпоративных финансовых процессов: general ledger, close, reporting, procure-to-pay, order-to-cash, forecasting и управленческая отчётность
• Рабочее знание compliance-by-design: доступы, разделение обязанностей, управление изменениями, интерфейсы, автоматизированные контроли, полнота и точность, аудит-доказательства
• Способность общаться с инженерами, финансовыми руководителями, владельцами контролей, Security и топ-менеджментом

Условия

• Работа над прорывной AI-платформой без ограничений GPU
• Публикация и open source передовых AI-исследований
• Работа на одном из самых быстрых AI-суперкомпьютеров в мире
• Стабильность работы при стартапной динамике
• Простая, не корпоративная культура, уважающая индивидуальные убеждения
• Равные возможности для всех кандидатов

Навыки

• Python
• TypeScript
• API
• MCP
• LLM
• OpenAI
• Anthropic
• Gemini
• LangChain
• Semantic Kernel
• prompt engineering
• context engineering
• agents
• tool use
• retrieval
• structured outputs
• evaluations
• monitoring
• NetSuite
• SOX
• SSDLC
• least privilege
• segregation of duties
• distributed systems