Senior/Staff Software Engineer, Agent

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

Senior/Staff инженер, который возглавит архитектуру агентной платформы OpenArt — от harness и оркестрации субагентов до памяти, evals и production-фронтенда на React/Next.js. Роль продуктовая и системная: задавать стандарты агентной инженерии и оставаться hands-on.

Задачи

• Владеть сквозной архитектурой agent harness для разговорных и автономных творческих сценариев: tool use, управление контекстом и памятью, многошаговое планирование, оркестрация субагентов
• Проектировать планирование и выполнение длительных творческих задач — сцен-планирование, storyboarding, генерация ассетов, циклы ревизий — с несколькими вендорами моделей, с понятными failure modes и путями восстановления
• Разрабатывать и поддерживать MCP-серверы и CLI-инструменты агентов, связывающие агентов с внутренними сервисами, внешними вендорами моделей и пайплайнами креативных ассетов
• Создавать переиспользуемые Agent Skills и структурированные workflow, определять паттерны для других инженеров
• Строить стек оценки и наблюдаемости — автоматические evals, регрессионные наборы, трейсинг, quality gates
• Считать reliability, latency и cost per successful run первостепенными метриками
• Выпускать production-фронтенд (React/Next.js) для агентных продуктов end-to-end
• Задавать техническую планку агентной инженерии: архитектурные ревью, стандарты, менторство
• Отслеживать экосистему агентов (MCP, Agent Skills, фреймворки оркестрации, новые возможности моделей) и решать, что входит в стек OpenArt
• Работать в тесной связке с основателями, продуктом, дизайном и GTM, переводя потребности пользователей в техническое направление

Требования

• 7+ лет full-stack разработки production-систем в масштабе, включая 2+ года создания LLM-агентов в production
• Глубокий практический опыт агентной архитектуры: tool use, управление контекстом и памятью, многошаговое планирование, оркестрация субагентов, длительные workflow
• Опыт проектирования фреймворков оценки и наблюдаемости для агентных систем
• Сильные навыки системного дизайна и моделирования данных — понимание state, схем и API для реальных продуктов
• Опыт создания переиспользуемых Agent Skills, структурированных агентных workflow или аналогичных абстракций
• Подтверждённое техническое лидерство — задавали направление системе или команде
• Сильная практика AI-assisted coding: Claude Code, Codex или Cursor как основа рабочего процесса
• Высокое продуктовое чутьё — понимание, что делает агентный опыт надёжным и приятным
• Сильные коммуникативные навыки — умение объяснять поведение агентов и технические компромиссы основателям, дизайнерам и нетехническим коллегам
• Плюс: опыт создания MCP-серверов и CLI-инструментов для агентов
• Плюс: опыт с фреймворками оркестрации агентов (Claude Agent SDK, LangGraph или аналоги) и инструментами LLM evaluation / observability
• Плюс: опыт с моделями генерации изображений и видео, пайплайнами креативных ассетов
• Плюс: опыт с guardrails, безопасностью и контролем затрат автономных систем
• Плюс: опыт в стартапе или владение продуктом от 0 до 1

Условия

• $500k+ total compensation: base salary, bonus, equity
• Equity — значимая доля в продукте
• Высокая автономия и среда быстрого роста
• Bay Area preferred, гибридный формат
• Визовая поддержка
• Founder-led инженерная культура, минимум бюрократии

Навыки

• LLM agents
• MCP
• Agent Skills
• React
• Next.js
• Claude Code
• Codex
• Cursor
• Claude Agent SDK
• LangGraph
• LLM evaluation
• observability
• system design
• data modeling
• image generation
• video generation